Ardilla Ayu Dewanti Ridwan, Ivanna K. Timotius, Iwan Setyawan

## PENGENALAN GENDER MEMANFAATKAN WAJAH MANUSIA DENGAN  MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI NEAREST NEIGHBOR
Ardilla Ayu Dewanti Ridwan 1 , Ivanna K. Timotius 2 , Iwan Setyawan 3
Program Studi Teknik Elektro
Fakultas Teknik Elektronika dan Komputer Universitas Kristen SatyaWacana
ardilladewanti@gmail.com 1 , ivanna.timotius@staff.uksw.edu 2 , iwan.setyawan@ieee.org 3

## INTISARI
Pada tulisan ini, dirancang sebuah sistem pengenalan gender memanfaatkan citra wajah manusia.  Sistem pengenalan gender yang dirancang terdiri dari tahap pemrosesan data awal yang terdiri atas tahap cropping citra, konversi citra RGB ke g rayscale , histogram equalization ,  dan resizing citra,  serta  metode  pengenalan gender .  Pada  tulisan  ini, dipakai klasifikasi nearest neighbor dengan jarak Euclidean sebagai metode klasifikasi , sedangkan  performa  sistem  dinilai  menggunakan  metode cross  validation .  Selain  itu, penilaian performa sistem pada tulisan ini dilakukan dengan skenario terhadap dua jenis dataset , yaitu dataset yang berisi citra yang tidak dilakukan cropping dan dataset yang berisi citra yang dilakukan cropping pada bagian wajahnya.Dari hasil pengujian sistem didapatkan bahwa sistem yang dirancang memberikan hasil rata-rata keakuratan terbaik untuk sistem yang diujikan menggunakan 10- fold cross validation yaitu sebesar 78,92% untuk  citra  dalam dataset yang  dilakukan cropping dan  58,96%  untuk  citra  dalam dataset yang tidak dilakukan cropping .
Kata kunci: pengenalan gender , klasifikasi nearest neighbor, cross validation.

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  pengenalan gender merupakan  sebuah  sistem  yang  bertujuan  untuk mengklasifikasikan seseorang sebagai pria atau wanita. Sistem pengenalan gender yang dirancang  pada  tulisan  ini  dibuat  dengan  menggunakan  metode  klasifikasi nearest neighbor yang  memanfaatkan  citra  wajah  manusia,  terdiri  atas  tahap  pemrosesan data
awal yaitu cropping citra, konversi citra RGB ke grayscale , histogram equalization , dan resizing citra.  Tahap  selanjutnya  adalah  metode  klasifikasi nearest  neighbor dengan menggunakan perhitungan jarak Euclidean.
Beberapa  sistem  pengenalan gender telah  dibuat  dengan  menerapkan  metode yang  berbeda-beda.  Cotrrell  [1]  dengan  menerapkan  metode neural  network menghasilkan rata-rata keakuratan sebesar 63% dengan dataset berjumlah 64 buah. Yen [2] dengan menerapkan metode yang sama dengan Cotrrell yaitu neural network dengan total dataset yang  lebih  banyak  yaitu  sebesar  1400  buah  menghasilkan  rata-rata keakuratan  sebesar  90%.  Lyons  [3]  menerapkan  metode  Gabor  wavelet  dengan menggunakan  PCA  dan  LDA  menghasilkan  keakuratan  sebesar  91,3%.  Castrillon- Santana  dan  Vuong  [4]  menggunakan  PCA  dan Support  Vector  Machine sebagai metode pengenalannya menghasilkan rata-rata keakuratan sebesar 70% - 75%.
Tulisan ini berisi hal-hal sebagai berikut. Pada bagian 2 dari tulisan ini dibahas mengenai  klasifikasi nearest  neighbor ,  bagian  3  dibahas  mengenai  deskripsi  sistem, bagian 4 berisi eksperimen, dan bagian 5 berisi kesimpulan dari tulisan ini.

## 2. KLASIFIKASI NEAREST NEIGHBOR
Nearest  neighbor adalah  metode  klasifikasi  yang  memilih  objek  latih  yang memiliki  sifat  ketetanggaan  ( neighborhood )  yang  paling  dekat  [5].  Dalam  klasifikasi nearest  neighbor untuk  mengetahui  kedekatan  dari  obyek  yang  diteliti  maka  dihitung jarak antara dua buah obyek tersebut. Pada skripsi ini, digunakan persamaan Euclidean distance dalam  klasifikasi nearest  neighbor. Persamaan  untuk  menghitung Euclidean distance dapat  dilihat  pada  persamaan  (1)  [5]. Euclidean  distance menghitung  jarak antara dua buah data yang dibandingkan. Nilai d yang semakin kecil menandakan data pertama dan kedua semakin menyerupai satu sama lain.

## PENGENALAN GENDER MEMANFAATKAN WAJAH MANUSIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI NEAREST NEIGHBOR
      r 1 i 2 i i h g d ) ( ) , ( h g h g (1)
d ( g,h )  = jarak Euclidean dari vektor g ke h
g = vektor pertama
h = vektor kedua
g i = nilai pada baris ke- i h i = nilai pada baris ke- i
r = jumlah baris dari vektor pertama atau kedua

## 3. DESKRIPSI SISTEM

## 3.1. Pemrosesan Data Awal
Pada bagian pemrosesan data awal untuk sistem pengenalan gender ini terdiri atas proses  konversi  citra  RGB  ke grayscale , histogram  equalization, dan resizing citra . Gambar  1  merupakan flowchart untuk  sistem  pengenalan gender yang  dibuat  pada tulisan ini.
Gambar 1. Flowchart Sistem Pengenalan Gender
3.2. Gambaran Sistem
Pada  tulisan  ini,  dirancang  sebuah  sistem  pengenalan gender dengan menggunakan  metode  klasifikasi nearest  neighbor .  Data  pelatihan  dan  data  pengujian diproses  menggunakan  pemrosesan  data  awal seperti  dijelaskan  pada  bagian  3.1.
Gambar 2 merupakan blok diagram sistem pengenalan gender pada tulisan ini.
Gambar 2. Blok Diagram Sistem Pengenalan Gender

## 4. EKSPERIMEN
Dataset untuk sistem pengenalan gender pada tulisan ini berupa citra wajah yang didapatkan  dari  500  orang  responden  yang  terdiri  dari  250  pria  dan  250  wanita  yang diambil gambar wajahnya dengan ekspresi netral. Pembuatan dataset dilakukan dalam kondisi pencahayaan yang cukup. Data yang digunakan dalam perancangan adalah citra yang diambil menggunakan web camera yang dihubungkan pada port USB komputer. Ukuran awal citra yang didapatkan adalah sebesar 640×480 piksel seperti terlihat pada Gambar  3.  Untuk  jenis dataset yang  pertama,  citra  ini  kemudian  di- crop pada  bagian wajah  menggunakan  perangkat  lunak editor gambar,  sehingga  dihasilkan  citra  yang berukuran  96×128  piksel  seperti  terlihat  pada  Gambar  4.  Citra  yang  telah  dilakukan cropping maupun  tidak,  akan  melewati  tahap pemrosesan  data  awal , kemudian  citra yang  telah  dilakukan  proses  tersebut  akan  diubah  menjadi  berukuran  32×  24  piksel. Contoh citra dalam dataset adalah sebagai berikut.
(a)
Gambar 3. Contoh Citra yang Tidak Dilakukan Cropping
(a)

## (b)
Gambar 3. Contoh Citra yang Dilakukan Cropping
Pada  tulisan  ini,  citra  diubah  menjadi  vektor  kolom  terlebih  dahulu  sebelum dilakukan proses pengenalan gender menggunakan metode klasifikasi nearest neighbor dengan jarak Euclidean.
Untuk  menghitung  keakuratan  dalam  sistem  pengenalan gender ini  digunakan metode k-fold cross validation [6]. Rata-rata keakuratan dari sistem pengenalan gender pada  tulisan  ini  ditunjukan  pada  Tabel  1.  Dari  Tabel  1 diperoleh  rata-rata  keakuratan terbaik  yang  dihasilkan  oleh  sistem  yang  diuji  menggunakan  10- fold  cross  validation yaitu sebesar 78,92% untuk citra yang dilakukan cropping dan 58,96% untuk citra yang tidak  dilakukan cropping . Dari  hasil  eksperimen  tersebut  terlihat  bahwa  jumlah  data pelatihan  berpengaruh  terhadap  performa  sistem.  Sistem  dengan  data  pelatihan  yang lebih  banyak  menghasilkan rata-rata keakuratan  yang  lebih  baik. Selain  itu, citra  yang dilakukan cropping menghasilkan  rata-rata  keakuratan  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan  yang  tidak  dilakukan cropping. Hal  ini  terjadi  karena  ekstraksi  fitur  yang dilakukan  oleh  sistem  tidak  hanya  pada  bagian  wajah,  namun  juga  pada background dari citra tersebut.
Tabel 1. Hasil Rata-Rata Keakuratan Sistem Pengenalan Gender Jenis Dataset 2 -fold 5 -fold 10 -fold Cropped 78,46% 78,54% 78,92% Non-Cropped 58,68% 59,08% 58,96%

## 5. KESIMPULAN
Dari hasil eksperimen yang telah dilakukan, metode klasifikasi nearest neighbor untuk  sistem  pengenalan gender ini  menghasilkan  rata-rata  keakuratan  terbaik  untuk sistem  yang  diujikan  dengan  menggunakan  10- fold  cross validation  yaitu  sebesar 78,92%  untuk  citra  yang  dilakukan cropping dan  58,96%  untuk  citra  yang  tidak dilakukan cropping .  Citra yang dilakukan cropping menghasilkan rata-rata keakuratan yang lebih baik dibandingkan dengan yang tidak dilakukan cropping .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G.  Cottrell  dan  M.  Fleming,  “Face  Recognition  Using  Unsupervised  Feature Extraction,” International Conference on Neural Network , pp. 322–325, 1990.
[2] S. Yen, P. Sajda, dan L. Finkel, “Comparison Of Gender Recognition by Pdp and Radial Basis Function Networks,” The Neurobiology of Computation, pp. 433–438, 1994.
[3] M.  Lyons,  J.  Budynek,  A.  Plante,  dan  S.  Akamatsu,  “Classifying  Facial Attributes  using  a  2-D  Gabor  Wavelet  Representation  and  Discriminant Analysis,” Proceedings  International  Conference  on  Automatic  Face  and Gesture Recognition , IEEE, Grenoble, France, pp. 202–207, 2000.
[4] M.  Castrillon-Santana  dan  Q.C.  Vuong,  “an  Analysis  of  Automatic  Gender Classification,” Proceedings  of  Conference  on  Progress  in  Pattern Recognition, Image Analysis and Applications , pp. 271–280, 2007.
[5] D.  S.  Dhaliwal,  P.  S.  Sandhu,  dan  S.  N.  Panda,  “Enhanced  K-Nearest Neighbor  Algorithm,” Journal  World  Academy  of  Science ,  Engineering  and Technology, vol. 73, pp. 681-685, 2011.
[6] A. F. Putra, “Pengenalan Wajah dengan Menggunakan Metode Kernel Fisher’s Discriminant Analysis (KFDA) dan Nearest Neighbor (NN),” FTEK, UKSW, Salatiga, 2011 (Skripsi untuk meraih gelar sarjana S1 Teknik Elektro).