## PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS UNTUK SISTEM PENGENALAN WAJAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE EIGENFACE
Nunu Kustian
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI Email: kustiannunu@gmail.com

## Abstrak
Pengenalan  wajah  ( Face  Recognition )  adalah  merupakan  suatu  pengenalan  pola  ( pattern recognition )  yang  khusus  untuk  kasus  wajah.  Ini  dapat  dideskripsikan  sebagai pengklasifikasian  suatu  wajah  apakah  dikenali  ( known )  atau  tidak  dikenali  ( unknown ), dimana  setelah  dibandingkan  setelah  kemudian  disimpan  secara  tersendiri.  Proses pengenalan  wajah  yang  dilakukan  oleh  komputer  tidak  semudah  dan  secepat  dibandingkan dengan  proses  pengenalan  yang  dilakukan  oleh  manusia.  Manusia  dengan  mudah  dapat mengenali  wajah  seseorang  dengan  sangat  cepat  tanpa  rasanya  harus  berfikir.  Input  yang diperlukan  pada  aplikasi  ini  adalah  berupa  citra  wajah  dengan  ukuran  dan  resolusi  yang sama.  Output  aplikasi  ini  adalah  berupa  class  terdekat  dari  wajah  yang  ingin  dikenali. Aplikasi  ini  dibuat  menggunakan  MATLAB  yang  cukup  handal  dan  mudah  dalam perhitungan matematik dan bekerja dalam konsep matrik serta mempunyai fungsi  visualisasi yang  bervariasi.  Salah  satu  metode  pendekatan  yang  digunakan  adalah Eigenface ,  sebuah metode yang dikemukakan oleh Turk dan Pentland. Metode ini melibatkan sebuah set wajah yang  pada  dasarnya  melibatkan  proses  analisis  komponen  utama  ( Principal  Component Analysis ). Dalam metode ini citra wajah akan diproyeksikan dalam sebuah ruang fitur yang menonjolkan  variasi  yang  signifikan  di  antara  citra  wajah  yang  diketahui.  Fitur  signifikan inilah yang disebut dengan Eigenface karena fitur-fitur tersebut adalah komponen utama dari suatu set citra wajah untuk pelatihan. Hal yang perlu diingat adalah fitur-fitur ini tidak berarti berhubungan  dengan  fitur-fitur  yang  terdapat  pada  wajah,  seperti  mata,  hidung,  mulut,  dan telinga. Eigenface hanya akan menangkap point-point pada citra yang menyebabkan variasi yang signifikan antara wajah-wajah dalam database yang membuat mereka dapat dibedakan. Kata Kunci : Eigenface , Citra, Wajah, PCA , Matlab

## Pendahuluan
Pengenalan  wajah  merupakan  salah  satu  pendekatan  pengenalan  pola  untuk  keperluan identifikasi personal disamping  pendekatan biometrik lainnya seperti pengenalan  sidik jari, tanda  tangan,  retina  mata  dan  sebagainya.  Pengenalan  citra  wajah  berhubungan  dengan obyek  yang  tidak  pernah  sama,  karena  adanya  bagian-bagian  yang  dapat  berubah. Perubahan  ini  dapat  disebabkan  oleh  ekspresi  wajah,  intensitas  cahaya    dan  sudut pengambilan  gambar,  atau  perubahan  asesoris  pada  wajah.  Dalam  kaitan  ini,  obyek  yang sama  dengan beberapa perbedaan tersebut harus  dikenali sebagai satu  obyek  yang  sama. Secara garis besar  metode yang digunakan dalam proses  pengenalan wajah ada  tiga macam yaitu  metode  holistik,  metode  berdasarkan  ciri,  dan  metode  hybrid.  Diantara  metode holistik,  metode  berdasarkan  kenampakan  ( appearance  based-  methode )  adalah  teknik yang  sangat  sukses  untuk  pengenalan  wajah  pada  beberapa  tahun  terakhir  ini.  Ketika menggunakan metode berdasarkan kenampakan,  citra  berukuran nxm  piksel digambarkan sebagai  sebuah  vektor  dalam  ruang  yang  berdimensi  nxm  (Rnxm).  Dalam  praktiknya, ruang  yang  berdimensi  n  x  m  ini  terlalu  besar  untuk  melakukan  pengenalan  citra  wajah yang  cepat.  Untuk  memecahkan  permasalahan  ini  biasanya  dilakukan  dengan menggunakan teknik pereduksian dimensi (Yambor, 2000).
Teknik  pereduksian  dimensi  yang  sangat  terkenal  teknik Eigenfaces yang  berorientasi pada metode Principal Component Analysis (Belhumeur, dkk., 1997). PCA yang nantinya akan diintegrasikan dengan teknik pengklasifikasian linier akan sekaligus digunakan pada tahap  ekstraksi  ciri  dalam  proses  pengenalan  citra  wajah  manusia  (Marti,  2007).  PCA
adalah  suatu  metode  ekstraksi  ciri  atau  kompresi  data  yang  mampu  mengidentifikasi  ciri tertentu yang merupakan karakteristik suatu citra (dalam hal ini adalah wajah).

## Tujuan Penelitian
a. Membangun  sebuah  perangkat  lunak  pengenalan  citra  wajah  manusia  menggunakan metode Eigenface dengan memanfaatkan GUI dari  Matlab.
b. Mempelajari  prinsip  dasar  dari  pengenalan  wajah  dengan  menggunakan  metode Eigenface .
c. Pada  tahap  pengujian,  akan  dicari  akurasi  atau  tingkat  pengenalan  yang  dicapai  oleh perangkat  lunak  ini  untuk  mengetahui  seberapa  besar    kemampuan  dari  penerapan metode Eigenface dalam mengenali citra wajah.

## Manfaat Penelitian
a. Dapat mempercepat waktu pencarian informasi seseorang yang mempunyai tingkat kemiripan paling tinggi dengan citra masukan.
b. Sistem aplikasi pencarian informasi seseorang dengan masukan citra wajah.

## Tinjauan Pustaka
Pengenalan  wajah  adalah  suatu  metoda  pengenalan  yang  berorientasi  pada  wajah. Pengenalan ini dapat dibagi menjadi dua bagian yaitu : dikenali atau tidak dikenali, setelah dilakukan perbandingan dengan pola yang sebelumnya disimpan di dalam database. Metoda ini juga harus mampu  mengenali objek bukan wajah. Perhitungan model pengenalan wajah memiliki  beberapa  masalah.  Kesulitan  muncul  ketika  wajah  direpresentasikan  dalam  suatu pola  yang  berisi  informasi  unik  yang  membedakan  dengan  wajah  yang  lain.  Metoda pengenalan wajah memakai dua prosedur, yaitu :
a. Pengenalan kontur wajah dengan mengenali bentuk hidung, mata dan mulut dan bentuk korelasi diantara keduanya.
b. Karakteristik  organ  tersebut  kemudian  dinyatakan  dalam  bentuk  vektor  Analisis komponen  yang  prinsipil,  berdasarkan  informasi  dari  konsep  ini,  mencari  perhitungan model  terbaik  yang  menjelaskan  bentuk  wajah dengan  mengutip  informasi  yang  paling relevan yang terkandung di dalam wajah tersebut.
Dibalik  kemudahan  mengenali  wajah,  ada  beberapa  masalah  yang  mungkin  timbul  dalam proses  pengenalan  wajah,  yaitu:  adanya  perubahan  skala,  perubahan  posisi,  perubahan pencahayaan, atau adanya perubahan detail dan ekspresi wajah.

## Metode Eigenface
Pengenalan Eigenface berasal  dari  prefiks  bahasa  Jerman  “ eigen ”,  yang  berarti “sendiri/individual”.  Metode eigenface dianggap  sebagai  teknologi  pengenalan  wajah otomatis pertama yang pernah diciptakan.
Teori ini dikembangkan oleh Turk dan Pentland. Teori ini dikembangakan dengan membagi sebuah  citra  wajah  menjadi  data  set  fitur  karakteristik  yang  disebut eigenface .  Fitur karakteristik  ini  merupakan  komponen  utama  ( principal  component )  dari training  set awal dari citra wajah.
Setiap citra wajah dapat dilihat sebagai vektor, jika lebar dan tinggi citra wajah adalah w dan h  piksel,  maka  jumlah  komponen  dari  vektor  tersebut  adalah  N  =  w  x  h.  Citra  wajah  di representasikan sebagai vektor kolom N dimensi atau matrix N x 1.
a. Kalkulasi Eigenface
Algoritma Eigenface pertama-tama  dibangkitkan  dengan  beberapa  jumlah  dari  citra training  set .  Kemudian  citra  wajah  baru  dikenali  atau  tidak  tergantung  dari  citra pelatihan tersebut. Citra pelatihan tersebut harus memenuhi syarat berikut:
1) Citra wajah dengan ukuran dan format yang sama. Kita memiliki kumpulan dari citra wajah training set sebanyak M citra wajah dengan lebar  dan  tinggi  berturut-turut  w  dan  h.  Masing-masing  citra  wajah training  set direpresentasikan sebagai vektor kolom dimensi N, dimana N = w x h. Sekumpulan
citra  wajah  dalam training  set dapat  dituliskan  sebagai  T i =  {T 1 ,  T 2 ,  T 3 ,  ...,  T M }, dimana  setiap  T i adalah  vektor  dari  dimensi  N  dan  M  adalah  jumlah  citra  wajah dalam training set . Rata-rata dari citra wajah ( average face ) tersebut adalah
1 1 M i i T M    
Dengan mencari selisih rata-rata citra wajah ( average face ) terhadap masing-masing citra wajah dalam training set , didapat vektor selisih
{         }. i i T
  

## 
Kovarian  antara  dua  dataset  menunjukkan  seberapa  dekat  keduanya  berhubungan satu  sama  lain.  Dalam  kasus  ini,  kovarian  matrik  C  merepresentasikan  hubungan antara 2 matrik dan varian yang terdapat dalam dataset.
C = A x A T
Dalam hal ini A T adalah matrik transpose dari matrik A, dimana A adalah selisih dari masing-masing  citra  wajah trainig  set dengan  rata-rata  dari  citra  wajah  ( average face ).
Kovarian  matrik  ini  adalah  matrik  yang  dapat  menghasilkan  vektor  eigen  dan  nilai eigen yang kita butuhkan. Tetapi untuk menghitung vektor eigen dan nilai eigen dari matrik  kovarian  (C)  secara  keseluruhan  adalah  tidak  praktis  dan  sangat  sukar. Dikarenakan matrik w x h dari citra wajah diperlakukan sebagai vektor dimensi N, maka  dengan  melihat  rumus  matrik  kovarian  (C)  menunjukkan  bahwa  matrik  C berdimensi  N 2 .  Ini  menunjukkan  matrik  kovarian  (C)  adalah  matrik  yang  sangat besar dan sangat sukar untuk menghitung vektor eigen. Bila dimisalkan gambar yang akan  diteliti  memiliki  ukuran  128  x  128,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  dimensi vektornya  adalah  16.384.  ini  berarti  matrik  kovarian  akan  berdimensi  16.384  x 16.384.  Mengingat  tujuan  dari  PCA  ( Principal  Component  Analysis )  adalah  untuk mendapat representasi dimensional yang rendah dari training set maka perhitungan terhadap  matrik  kovarian  yang  besar  harus  dihindari.  Vektor  eigen  dan  nilai  eigen dari matrik kovarian adalah
C x U i =  i x U i Dimana  U i adalah  vektor  eigen  dari  citra  wajah  dalam training  set yang bersangkutan dan  i adalah nilai eigen dari citra wajah dalam training set yang bersangkutan.
Cara  yang  diajukan  oleh  Turk  dan  Pentland  untuk  masalah  ini  adalah  dengan mengambil  setiap  vektor  citra i  dan  menempatkannya  pada  setiap  kolom  di matrik A.
A = {    

##     }
Dengan  menggunakan  trik  matematika  agar  mudah  untuk  menghitung  vektor eigen  dan  nilai eigen  dari matrik  A,  kita  misalkan  L =  A T x  A.  L  adalah  matrik dengan dimensi M x M dan M lebih kecil dari N, sehingga vektor eigen dan nilai eigen  dari  matrik  tersebut  lebih  mudah  dihitung.    Untuk  mendapat  vektor  eigen dan nilai eigen dari matrik kovarian (C) dipecahkan melalui persamaan berikut
L x V i = d i x V i A T x A x V i = d i x V i A x A T x A x V i = d i x A x V i C x A x V i = d i x A x V i Berdasarkan  persamaan  diatas  vektor  eigen  dan  nilai  eigen  dari  matrik  kovarian adalah U i = A x V i dan  i = d i sehingga akan didapatkan vektor eigen dan nilai
eigen sebanyak M dari matrik L. U i merupakan representasi Eigenface , tetapi kita hanya membutuhkan M’ Eigenface yang mana jumlahnya lebih kecil daripada M dengan  memilih  berdasarkan  nilai  eigen  yang  terbesar.  Kemudian  setiap  citra wajah dalam training set di proyeksikan dengan M’ kedalam eigenspace dengan persamaan
w k = U T x  i 1  k  M, 1  i  M
b. Klasifikasi Citra Wajah Masukan
Untuk menentukan citra wajah masukan adalah citra wajah yang ada dalam database ,  maka  kita  menggunakan  ruang  wajah  dalam  penentuannya.  Sebelum menghitung jarak antara citra wajah masukan dengan citra wajah dalam training set adalah  memproyeksikan  citra  wajah  masukan  ke  dalam eigenspace dengan persamaan sebagai berikut
w n = U T x (T n -  ) Dimana w n adalah eigenspace untuk citra masukan, U T dan  didapatkan dari  perhitungan  sebelumnya  dan  T n adalah  citra  masukan  yang  sudah  dibentuk ke dalam vektor kolom.
Klasifikasi dari citra wajah masukan dilakukan dengan cara membandingkan bobot  setiap  elemen  pada training  set terhadap  citra  wajah  masukan.  Metoda pola  pengenalan  standar  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  citra masukan  ke  dalam  kelas  identitas  yang  diketahui.  Metode  paling  sederhana untuk  permasalahan  ini  adalah  dengan  metode  jarak  euklidis  ( Euclidian distance ).
Euclidian  distance (jarak  euklidis)  adalah  metode  pola  yang  paling  sering digunakan untuk menghitung kesamaan 2 vektor. Jarak euklidis menghitung akar dari kuadrat perbedaan 2 vektor. Rumus dari jarak euklidis sebagai berikut
    1 . ij ik jk ik jk n k d x x x x     
Normalized Euclidean Distance , Jarak euklidis ternormalisasi dari dua vektor ciri u dan v adalah:
    1 . k uv i i i i i d u v u v      Dengan , i i i i u v u v u v      
v   disebut norm dari v yang dinyatakan sebagai:
1 . k i i i v v v     
Semakin  kecil  skor
uv d maka  semakin  mirip  kedua  fitur  yang  dicocokkan.
Sebaliknya, semakin besar skor uv d maka semakin berbeda kedua vektor ciri. Sifat jarak  euklidis  ternormalisasi  adalah  bahwa  hasilnya  berada  pada  rentang
0 2 uv d   .  Untuk  mengklasifikasikan  citra  wajah  masukan  dengan  citra  wajah dalam training  set adalah dengan  mencari jarak  terkecil dari  citra  masukan  dengan citra wajah dalam training set ke M.

## Segmentasi Citra
Segmentasi  adalah  proses  pembagian  sebuah  citra  kedalam  sejumlah  bagian  atau  obyek (Gonzales dan Wintz, 1987). Segmentasi merupakan suatu bagian yang sangat penting dalam analisis citra secara otomatis, sebab pada prosedur ini obyek  yang diinginkan akan disadap untuk  proses  selanjutnya.  Algoritma  segmentasi  didasarkan  pada  2  buah  karakteristik  nilai derajat  kecerahan  pada  citra  yaitu: discontinuity dan similarity. Pada  item  pertama,  citra dipisahkan/dibagi atas dasar perubahan yang mencolok dari derajad kecerahannya. Aplikasi yang  umum  adalah  untuk  deteksi  titik,  garis,  area,  dan  sisi  citra.  Pada  kategori  kedua, didasarkan atas thresholding, region growing , dan region spiltting and merging. Tiap piksel dalam  suatu  wilayah  mempunyai  kesamaan  karakteristik  atau  propeti  yang  dapat  dihitung ( computed property ), seperti: warna ( color ), intensitas (intensity ),dan tekstur ( texture ). Dalam kasus ini digunakan segmentasi citra berdasarkan area tekstur wajah, karena pada pengolahan  awal  citra  hanya  ingin  mengambil  fokus  di  bagian  komposisi  wajah  inti  mulai dari alis hingga dagu.

## Principal Component Analysis
Principal Component Analysis (PCA) merupakan salah satu hasil berharga dari aljabar linear terapan.  Prosedur  PCA  pada  dasarnya  adalah  bertujuan  untuk  menyederhanakan  variabel yang  diamati  dengan  cara  menyusutkan  (mereduksi) dimensinya.  Hal  ini  dilakukan  dengan cara menghilangkan korelasi diantara variabel bebas melalui transformasi variabel bebas asal ke variabel baru yang tidak berkorelasi sama sekali tanpa menghilangkan informasi penting yang ada di dalamnya atau yang biasa disebut dengan principal component. Dengan reduksi ini  maka  waktu  komputasi  dapat  dikurangi  dan  kompleksititas  dari  citra  wajah  yang  tidak perlu  dapat  dihilangkan .  Principal  Component  Analysis menggunakan  vektor-vektor  yang disebut  dengan eigenvector dan  nilai-nilai  yang  disebut  dengan eigenvalue untuk mendapatkan fitur yang paling signifikan pada dataset.

## Matlab
MATLAB  adalah  sebuah  bahasa  dengan  kemampuan  tinggi  untuk  komputasi  teknis.  Ia menggabungkan komputasi, visualisasi, dan pemrograman dalam satu kesatuan yang mudah digunakan  di  mana  masalah  dan  penyelesaiannya  diekspresikan  dalam  notasi  matematik yang sudah dikenal. Pemakaian MATLAB meliputi :
· Matematika dan komputasi
· Pengembangan algoritma
· Akuisisi data
· Pemodelan, simulasi dan prototype
· Grafik saintifik dan engineering
· Perluasan pemakaian, seperti graphical user interface (GUI).
MATLAB    adalah  system  interaktif  yang  mempunyai  basis  data  array  yang  tidak membutuhkan  dimensi.  Ini  memungkinkan  kita  dapat  menyelesaikan  banyak  masalah komputasi teknis, khususnya yang berkaitan dengan formulasi matrik dan vector. Nama  MATLAB  merupakan  singakatn  dari  matrix  labolatory  .  MATLAB  awalnya  dibuat untuk  memudahkan  dalam  mengakses  software  matriks  yang  telah  dikembangkan  oleh LINPACK  dan  EISPACK.  Dalam  perkembangannya,  MATLAB  mampu  mengintegrasikan beberapa software matriks sebelumnya dalam satu software untuk komputasi matriks. Tidak
hanya itu, MATLAB juga mampu melakukan komputasi simbolik yang biasa dilakukan oleh MAPLE

## Metodologi Penelitian
Metodologi yang dilakukan dalam penelitian model deteksi wajah adalah sebagai berikut:
a. Melakukan  pengumpulan  data-data  citra  wajah  yang  dibutuhkan  dari  hasil  pemotretan menggunakan alat sensor kamera atau mengumpulkan citra wajah melalui browsing dari internet.
b. Mempelajari buku-buku tentang Pengolahan Citra Digital ( Digital Image
Processing ),Pengenalan Pola ( Pattern Recognition ) serta literatur – literatur dari internet yang sesuai dengan topik penelitian ini.
c. Melakukan perancangan sistem, diantaranya adalah:
1) Perancangan  sistem  untuk  fase  pelatihan  ( training )  berupa  normalisasi  dan mengekstrak fitur-fitur utama pada beberapa sampel wajah menggunakan algoritma Principal Component Analysis ( PCA ).
2) Perancangan sistem untuk fase pengujian atau deteksi ( detection ) berupa normalisasi dan menganalisa citra wajah baru sebagai data input dengan membandingkan fitur- fitur utama citra wajah yang telah terbentuk dari hasil fase training .
3) Perancangan  sistem  secara Graphical  User  Interface ( GUI )  agar  memudahkan pengguna dalam berdialog atau berinteraksi dengan sistem.
d. Melakukan pengkodean/implementasi sistem menggunakan software Matlab R2009b.
e. Melakukan  pengujian  ( testing )  sistem  terhadap  data  sampel  citra  wajah  hasil training dengan data citra wajah baru sebagai data input untuk dideteksi atau pencocokkan pola.

## Analisa Sistem Aplikasi
Sistem Aplikasi yang diusulkan yaitu sebuah sistem yang dapat mencari informasi seseorang dengan  masukan  berupa  citra  wajah  atau  mungkin  sketsa  wajah  orang  yang  akan  dicari informasinya. Dengan citra wajah masukan ini sistem akan mencari sekumpulan orang yang mempunyai  wajah  yang  mirip  dengan  citra  wajah  masukan.  Ada  tidaknya  citra  wajah masukan  pada  sekumpulan  orang  tersebut  hanya  dapat  diketahui  dengan  pembuktian  lebih lanjut, yaitu dengan proses verifikasi atau identifikasi.

## Metode Kerja Sistem Aplikasi
Sistem  aplikasi  ini  dijalankan  pada  sebuah  komputer  yang  sudah  ter- install sistem  aplikasi pencarian  informasi  seseorang  dengan  masukan  citra  wajah.  Sistem  ini  terhubung  dengan database dan  menggunakan  sebuah webcam yang  dihubungkan  pada port  USB komputer. Apabila webcam sudah  berhasil  terhubung  maka  polisi  dapat  meng- capture citra  wajah seseorang dengan webcam untuk dicari informasinya.
Sistem  aplikasi  ini  berjalan  setelah  menerima  masukan  berupa  citra  masukan  yang  akan dicari  dalam database .  Citra  masukan  pada  sistem  ini  berupa  citra  wajah.  Sistem  akan mencari  citra  wajah  dalam database yang  mempunyai  tingkat  kemiripan  paling  tinggi dengan citra masukan. Keluaran dari sistem ini berupa citra wajah yang terdiri dari beberapa buah  citra  (28  citra)  yang  memiliki  tingkat  kemiripan  paling  tinggi  dengan  citra  masukan. Kemudian  dapat  mencari  informasi  seseorang  yang  berada  dalam  kumpulan  citra  keluaran tersebut.
Ukuran citra dalam database dibatasi, yaitu 100 x 130 piksel sedangkan citra wajah masukan tidak  dibatasi,  karena  akan  di resize otomatis  oleh  sistem. Format untuk  suatu  citra,  baik citra  dalam database maupun  citra  masukan  yaitu  JPG  atau  JPEG.  Citra  wajah  dalam database akan  dikonversi  ke  dalam  ruang  warna  beraras  keabuan  ( grayscale ).  Setelah melakukan  konversi  ruang  warna  akan  dilakukan  tahap  pelatihan,  berikut  adalah  langkah- langkah tahap pelatihan:
1. Ambil  suatu set citra  pelatihan  sebanyak  M  buah  dengan format citra  JPG  atau  JPEG dengan background  minimum atau  tanpa background sama  sekali  dengan  ukuran  yang sama dan dijadikan vektor kolom.
2. Melakukan  kalkulasi average  face dengan  menambahkan  seluruh  nilai  intensitas  piksel citra dan membaginya dengan jumlah total citra wajah dalam citra pelatihan. Average Face = (Jumlah vektor citra wajah 1 sampai dengan M) / Jumlah Wajah atau M.
3. Mencari selisih citra wajah terhadap average face , sehingga memperoleh matrik A. A = X i – Average Face . Catatan: X i adalah vektor citra wajah ke-i
4. Membangun matrik L dengan mengoptimalisasi algoritma eigenface .
L = A T x A Catatan:  dalam  hal  ini  variabel  A  sama  dengan  matrik  A  di  atas,  A T adalah  matrik transpose dari matrik A.
5. Menghitung vektor eigen dan nilai eigen dari matrik L.
6. Mengurutkan  vektor  eigen  L  dengan  dengan  urutan  nilai  eigen  terbesar  ke  nilai  eigen terkecil dan mengambil M’ vektor eigen dengan nilai eigen terbesar.
7. Membangun eigenface dengan mengalikan matrik L dengan matrik A.
8. Memproyeksikan setiap wajah dalam citra pelatihan ke dalam ruang wajah.
Untuk proses pencarian, citra wajah masukan akan dikonversi ke dalam ruang warna beraras keabuan (contoh image menggunakan background green ). Setelah melakukan konversi ruang warna  akan  dilakukan  tahap  pencarian,  dengan  mencocokkan  citra  wajah  masukan  dengan setiap citra wajah dalam citra pelatihan

## Hasil dan Pembahasan
Untuk proses pencarian, citra wajah masukan akan dikonversi ke dalam ruang warna beraras keabuan (contoh image menggunakan background green ). Setelah melakukan konversi ruang warna  akan  dilakukan  tahap  pencarian,  dengan  mencocokkan  citra  wajah  masukan  dengan setiap  citra  wajah  dalam  citra  pelatihan.  Untuk  melakukan  proses  pencarian  diperlukan  2 data set , yaitu:
1. Training set (citra pelatihan)
Sub  menu  ini  berguna  untuk  membaca  citra training ada,  yang  selanjutnya  akan  diproses guna  mendapatkan  fitur-fitur  dari  citra  wajah training yang  akan  disimpan  dalam folder training yang selanjutnya akan digunakan dalam proses recognizing .
Untuk  menguji  keberhasilan  perangkat  lunak  yang  dibuat,  maka  penulis  mencoba  dengan beberapa contoh citra training yang dipergunakan dalam pelatihan. Training set merupakan sekumpulan citra wajah yang terdapat dalam database , proses training set dilakukan dengan tahapan-tahapan  pelatihan  di  bawah.  Operasi training  set dilakukan  dengan  urutan  sebagai berikut:
2. Testing set (Citra Pengujian).
Input  testing   (masukan  pengujian)  dipilih  dari  sisa  citra   input  yang  tidak  disertakan (digunakan) pada inputan training.
Gambar 2. Pemilihan Citra Wajah Testing Set
Gambar 3. Train Database
Gambar 4.Test Database

## Gambar 6. Hasil Kemiripan Image

## Simpulan dan Saran

## Simpulan
Berdasarkan  uji  coba  sistem  aplikasi  yang  telah  dibangun  maka  dapat  ditarik  beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Aplikasi  yang  dibuat  mendukung  pengukuran  dan  analisis  ciri  biologi  seseorang, sehingga  memberikan  informasi  yang  saling  terkait  merujuk  karakteristik  atau  bagian tertentu pada seseorang sebagai proses pengenalan (otensifikasi). Inputan yang diperlukan dalam  aplikasi  ini  adalah  berupa  gambar  wajah  dengan  ukuran  dan  resolusi  yang  sama dalam  bentuk  citra  skala  abu-abu  beserta  inputan class . Class yang  sama  untuk  wajah orang yang sama, untuk mengenali wajah seseorang dalam berbagai ekspresi dan posisi.
2. Terdapat  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  hasil  pengenalan  yaitu  posisi  citra masukan, tingkat kecerahan, dan kemiripan nilai eigenface .
Waktu  pencarian  informasi  seorang  tindak  pidana  menjadi  lebih  cepat,  dan  sistem menampilkan beberapa citra wajah yang mempunyai kemiripan paling tinggi dengan citra masukan, sehingga lebih mudah untuk mencarinya.
3. Hasil pencarian dipengaruhi oleh faktor cahaya, sudut, dan lainnya.
4. Aplikasi  yang  dibuat  mendukung  pengukuran  dan  analisis  ciri  biologi  seseorang, sehingga  memberikan  informasi  yang  saling  terkait  merujuk  karakteristik  atau  bagian tertentu pada seseorang sebagai proses pengenalan ( otensifikasi ). Inputan yang diperlukan dalam  aplikasi  ini  adalah  berupa  gambar  wajah  dengan  ukuran  dan  resolusi  yang  sama dalam  bentuk  citra  skala  abu-abu  beserta  inputan  class.  Class  yang  sama  untuk  wajah orang yang sama, untuk mengenali wajah seseorang dalam berbagai ekspresi dan posisi.

## Saran
1. Untuk  mendapatkan  hasil  pengenalan  yang  lebih  baik  kedepannya,  sebaiknya  dapat dipertimbangkan  menggunakan  algoritma preprocessing lain  yang  dapat  mendeteksi wajah dengan segala posisi bukan hanya berdasarkan ekspresi saja.
2. Kemampuan  sistem  ini  sebenarnya  masih  jauh  dari  sempurna,  terlebih  karena  tidak adanya modul deteksi wajah untuk sebuah citra. Oleh karena itu kedepannya disarankan untuk  membuat  modul  ini.  Sedangkan  untuk  kemampuan  akurasi  yang  tidak  terlalu bagus  dikarenakan  faktor  cahaya,  sudut,  dan  lainnya,  perlu  dibuat  modul  normalisasi yang lain, sehingga sistem ini dapat memperoleh tingkat akurasi yang lebih baik.
3. Perlu  dilakukan  penelitian  tentang  pengenalan  yang  menyangkut  emosi  seseorang (senang, marah, sedih, takut, berani, kaget, dan lain-lain), yang dapat diketahui dari raut wajah seseorang.

## Daftar Pustaka
Arymurthy,  A.,    Murni.,  &    Setiawan,  S.    (1992). Pengantar  Pengolahan  Citra ,  Jakarta: Elex Media Komputindo.
Bulhumeur,  P.N.,  Hespanha,  J.P.,  &  Kriegman,  D.J.  (1997). Eigenfaces  vs  Fisherfaces Recognition  Using  Class  Specific  Linear  Projection .  IEEE  Transactions  on  Pattern Analysis and Machine Intelligent.
Gerad, B., & Maurice C. (2006). Digital Signal and Image Processing using Matlab . ISTE
Ltd. Newport Beach. USA.
PCA Based Face Recognition System. (2008). Diakses dari website: http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/17032 .
Wijaya,  dkk.  (2007). Pengolahan  Citra  Digital  Menggunakan  Matlab .  Bandung: Informatika.
Yambor,  W.S.  (2000). Analysis  of  PCA  Based  and  Fisher  Discriminant-Based  Image Recognition Algorithms . Tesis of Master. Colorado State University.