Diterima: 31 Oktober 2020; Direvisi: 30 November 2020; Disetujui: 8 Desember 2020 JTERA, Vol. 5, No. 2, Desember 2020

## Pendeteksian dan Pengenalan Citra Wajah dengan Ekstraksi Fitur Menggunakan Filter Gabor
Dianthika Puteri Andini # , Yohanes Baptista Gunawan Sugiarta, Eksanata Prawira Sidiq Zaelani Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Bandung Jl. Gegerkalong Hilir Ds. Ciwaruga, Kec. Parongpong, Kab. Bandung Barat 40559, Indonesia
# dianthika@polban.ac.id

## Abstrak
Dalam  mengidentifikasi  citra  wajah,  diperlukan  perangkat  tambahan  yang  bernama  basis  data  wajah  digunakan sebagai acuan untuk pengelan wajah, yang berisikan kumpulan citra wajah latih yang dapat mempengaruhi pengenalan wajah.  Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  citra  wajah  adalah  Filter  Gabor.  Penelitian  ini mengimplementasikan  pengenalan  citra  wajah  dengan  metode  Filter  Gabor  sebagai  praproses,  ekstraksi  fitur,  dan identifikasi  citra  wajah.  Citra  wajah  dengan  menggunakan  Filter  Gabor  menghasilkan  ukuran  data  yang  lebih  kecil namun tidak mengurangi ciri dari wajah tersebut. Sistem mampu mengenali citra wajah dengan mengidentifikasi secara otomatis  dan real  time dan  menghasilkan output suara  salam  berdasarkan  waktu  dan  nama  dari  citra  wajah  yang teridentifikasi. Dengan variabel jika pengguna tidak teridentifikasi, maka output untuk wajah yang belum terdaftar tidak akan  menghasilkan  suara  salam  diperlukan  proses  registrasi  terlebih  dahulu.  Proses  registrasi berfungsi  untuk menambahkan  pengguna,  meliputi  pembuatan  dan  penyimpanan  citra  wajah  latih  pada  internal  komputer  serta menyimpan informasi pengguna pada basis data. Keunggulan dari sistem adalah bekerja secara otomatis dan real time dengan tahapan registrasi untuk lingkungan pengguna di sekitar laboratorium kampus.  Sistem yang dirancang berhasil mengucapkan salam dengan uji sistem sebanyak 100 kali percobaan dengan rata-rata waktu sebesar 2,65 detik.
Kata kunci: pengolahan citra digital, computer vision , ekstraksi fitur, Filter Gabor, identifikasi wajah

## Abstract
In identifying facial images, an additional device called the face database is needed to be used as a reference for face  adjustment,  which  contains  a  collection  of  train  facial  images  that  can  affect  facial  recognition.  One  of  the methods  used  to  detect  facial  images  is  the  Gabor  filter.  This  study  implements  facial  image  recognition  using  the Gabor  filter  method  as  a  preprocessing,  feature  extraction,  and  facial  image  identification.  Face  image  using  Gabor Filter  produces  smaller  data  size  but  does  not  reduce  the characteristics  of  the  face.  The  system  is  able  to  recognize facial images by identifying automatically and in real time and producing a greeting voice output based on the time and name of the identified face image. With a variable if the user is not identified, then the output for a face that has not been  registered  will  not  produce  a  greeting  sound,  it  is  necessary  to  process  the  registration  first.  The  registration process  serves  to  add  users,  including  creating  and  storing  images  of  training  faces  on  the  internal  computer  and storing user information in the database. The advantage of the system is that it  works automatically and in real time with  registration  stages  for  the  user  environment  around  the  campus  laboratory.  The  system  designed  to  say  hello successfully with the system test as many as 100 experiments with an average time of 2.65 seconds.
Keywords: digital image processing, computer vision, feature extraction, Gabor Filter, face recognition

## I. P ENDAHULUAN
Manusia  memiliki  kemampuan  pengenalan  pola yang paling canggih di dunia biologis yang dikenal. Sebaliknya,  kemampuan  pengenalan  dengan  mesin saat  ini  terbatas  dibandingkan  dengan  yang
dilakukan  manusia  secara  rutin,  mulai  dari  mampu menafsirkan  makna  gambar  yang  kompleks  hingga kemampuan kita untuk menggeneralisasi pengetahuan yang tersimpan dalam otak kita. Tetapi pengenalan  dengan  mesin,  terkadang  memainkan peran  penting  bahkan  krusial  dalam  kehidupan
sehari-hari  [1].  Saat  ini  teknologi  identifikasi  citra wajah  sangat  berkembang  dan  digunakan  untuk berbagai  aplikasi  sistem.  Selain  itu  dengan perkembangannya, teknologi ini masih menghadapi kendala  dengan  metode  dan  aplikasi  yang  dipilih. Tujuan dari teknologi identifikasi citra wajah adalah untuk  menduplikasi  kemampuan  manusia  untuk mengenali  pola  yang  ada  di  dunia  ini  [2]. Pengenalan  citra  wajah  telah  menjadi  bidang penelitian yang aktif dalam pemrosesan ctira digital dan  visi  komputer  karena  berbagai  aplikasi prospektif  yang  sangat  luas  yang  berkaitan  dengan biometrik,  informasi  keamanan,  video  pengawas, penegakan  hukum,  pengenalan  identitas,  kartu pintar,  dan  sistem  kontrol  akses  [3].  Pada  banyak aplikasi,  kinerja  sistem  pengenalan  citra  wajah  di kondisi yang terkendali kini telah mencapai tingkat yang  memuaskan,  namun  masih  ada  banyak tantangan  yang  ditimbulkan  oleh  lingkungan  yang tidak terkendali. Beberapa tantangan ini ditimbulkan  oleh  masalah  yang  disebabkan  oleh variasi  dalam  pencahayaan,  pose  wajah,  ekspresi, dan juga metode yang digunakkan [4].
Saat  ini,  beberapa  aplikasi  pengenalan  wajah tidak  memerlukan  deteksi  wajah.  Dalam  beberapa kasus,  citra  wajah  yang  disimpan  dalam  basis  data yang  telah  dinormalisasi.  Berbeda  dengan  kasus lain,  deteksi  wajah  adalah  suatu  yang  diperlukan. Proses deteksi wajah juga tidak dapat dihindari jika ingin  mengembangkan  sistem  rekognisi  wajah otomatis  [5].  Identifikasi  citra  wajah  berdasarkan sebuah  aplikasi  interaksi  komputer  manusia ( Human Computer Interaction ) yang dapat membedakan  profil  identitas  manusia  yang  bisa membutuhkan  pembatasan  atau  analisis.  Pada penelitian  ini  mencakup  proses  ekstraksi  fitur  yang cukup  kompleks  menggunakan  filter  Gabor  untuk pendeteksian otomatis wajah berdasarkan pose atau sisi tampak wajah, dan latar pencahayaan. Beberapa parameter tersebut adalah suatu yang cukup sulit di bidang  teknik  citra  digital. Output yang  dihasilkan adalah berupa teks dan suara.
Beberapa penelitian sebelumnya telah mengembangkan metode identifikasi wajah berbasis filter  Gabor.  Seperti  pada  penelitian  dengan pembahasan  keefektifan  dari  metode  identifikasi wajah  menggunakan supervised  classifier [6], akurasi  dari  implementasi  metode  Gabor  dan artificial  neural  network [7], Anisotropic  Diffusion sebagai preprocessing dan  filter  Gabor  untuk ekstraksi  fitur  dengan  berbagai  pose,  pencahayaan, dan  ekspresi  [8], Adaptive  Histogram  Equalization (AHE)  untuk  meningkatkan  akurasi  dari face recognition [9], dan penggunaan filter Gabor untuk multi ekstraksi [10].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merealisasikan identifikasi  citra  wajah  dengan  ektraksi  fitur  citra menggunakan  salah  satu  metoda  pendeteksi  dan pengenalan wajah yaitu filter Gabor secara otomatis dan real  time diangkat  pada  penelitian  ini  untuk membantu  sistem  citra  wajah  menjadi  lebih  efisien dan tepat  guna . Ada  dua tahap  yaitu training  untuk memberikan  konvergensi  proses  pembelajaran,  dan tahap  pengujian.  Rekognisi  itu  menilai  kinerja  dari model  terlatih  [11]-[14].  Sistem  ini  dibuat  dengan kelebihan  secara real  time dan  adanya  beberapa parameter  yang  biasanya  menjadi  masalah  dalam identifikasi  wajah  yaitu,  pencahayaan  dan  pose. Selain  itu,  kamera  diperlukan  untuk  pendeteksian secara real  time dan output -nya  adalah  teks  pada interface komputer  dan  suara,  sehingga speaker dibutuhkan untuk keluarannya berupa salam.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian ini dilakukan melalui proses normalisasi  dan  lokalisasi  dilanjutkan  dengan klasifikasi  wajah  berdasarkan  spesifikasi  yang ditentukan.  Kemudian  akan  ada  beberapa output yang  ditampilkan  berupa  teks  dan  suara.  Hasil pengujian  sistem  selanjutnya  akan  diperbaiki  untuk pengembangan algoritma dan alur proses.
Bahan dan alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Webcam yang digunakan untuk menangkap citra wajah yang akan dijadikan citra wajah latih dan citra wajah uji.
2. Speaker yang  digunakan  untuk  pemberitahuan terhadap  proses  registrasi  berhasil  atau  tidak berhasil.
Transformasi wavelet Gabor  menghasilkan  nilai untuk  setiap wavelet di  semua  lokasi  gambar. Dengan  demikian,  dengan  parameter  standar  dan gambar  yang  didiskresi  menghasilkan  80  (40  riil  + 40  imajiner)  nilai  pada  setiap  posisi  piksel.  Untuk memperoleh  hasil  deskripsi  yang  akurat  dan komprehensif  dari  suatu  fitur  dalam  gambar,  perlu untuk  menggabungkan  lokasi  tersebut  dengan wavelet yang memiliki banyak gelombang berbeda, biasanya  memiliki  frekuensi  dan  orientasi  yang berbeda. Wavelet  masks dipusatkan  di  atas  lokasi yang  benar  dalam  gambar  dan  setiap  nilai  yang sesuai dihitung dengan mengalikan intensitas piksel dengan  nilai mask pada  titik  itu  dan  kemudian merangkum semua kontribusi individu ke konvolusi.  Untuk  menghitung  bagian  nyata  dan imajiner  dari wavelet ,  perlu  untuk  menggabungkan gambar  dengan  dua mask yang  berada  di  luar  fase dengan  π/2,  sesuai  dengan  penggunaan  sinus  dan cosinus dalam transformasi wavelet .
Gambar 1.  Penerapan filter Gabor pada wajah [4]
Gambar 2.  Contoh filter Gabor 40 orientasi [4]
Pada  gambar  wajah  asli  yang  dapat  dilihat  pada Gambar  1,  ada  dua wavelet  mask yang  digunakan untuk konvolusi, dan gambar yang menggambarkan nilai  konvolusi  besarnya  pada  setiap  titik.  Respon magnitudo  dilihat  pada  Gambar  2  saat wavelet merespon  terutama  pada  posisi  sudut  mata  dan mulut pada wajah dan nilai magnitudo berubah agak lambat dengan perpindahan dari pusat konvolusi.
Pendeteksi  objek  atau  wajah  menggunakan pengklasifikasi cascade berbasis  fitur  Haar  adalah metode  deteksi  objek  efektif,  Fitur  ini  adalah pendekatan  berbasis  pembelajaran  mesin  di  mana fungsi cascade dilatih  dari  banyak  gambar  positif dan  negatif.  Fitur  ini  kemudian  digunakan  untuk mendeteksi  objek  dalam  gambar  lain.  Metode  ini akan  bekerja  dengan  mendeteksi  wajah.  Awalnya, algoritma  membutuhkan  banyak  citra  positif  (citra wajah)  dan  citra  negatif  (citra  tanpa  wajah)  untuk melatih  pengklasifikasi.  Kemudian  kita  perlu mengekstrak  fitur  darinya.  Fitur  ini  seperti  kernel konvolusional.  Setiap  fitur  adalah  satu  nilai  yang diperoleh  dengan  mengurangi  jumlah  piksel  di bawah  persegi  panjang  putih  dari  jumlah  piksel  di bawah persegi hitam.
Filter  Gabor  merupakan  salah  satu  filter  yang mampu  mensimulasikan  karakteristik  sistem  visual manusia  dalam  mengisolasi  frekuensi  dan  orientasi tertentu  dari  citra.  Karakteristik  ini  membuat  filter Gabor sesuai untuk aplikasi pengenalan citra wajah menggunakan  tekstur  dan  pola.  Sehingga  pada penelitian ini, fitur gabor digunakan untuk ekstraksi fitur  pada  citra  wajah  yang  inputnya  menggunakan kamera  yang  bekerja  secara  otomatis  dan real time yang  menjadi  salah  satu  poin  yang  menjadi  nilai plus  pada  sistem  identifikasi  citra.  Input  kamera berada  pada user  interface atau  bagian  registrasi dari  sistem  yang  diperlukan  proses  pendaftaran wajah  untuk  oembuatan  citra  latih  yang  digunakan oleh sistem dalam proses training dan testing . Dari citra data latih yang sudah tersimpan, maka ada pola wajah  baru  yang  ingin  diketahui  hasilnya.  Maka pola wajah baru ini cocok dengan pola wajah yang mana yang telah disimpan sebelumnya.
Gambar  3  merupakan  blok  diagram  sistem  yang terdiri  dari  2  bagian  yaitu  registrasi  pengguna  dan pengenalan  wajah.  Registrasi  pengguna  berupa memasukan  informasi  pengguna  dan  memasukkan citra  wajah,  hasil  dari  registrasi  pengguna  yaitu informasi  pengguna  tersimpan  pada  basis  data  dan menyimpan  hasil  pembuatan  citra  wajah  latih. Pengenalan wajah berupa hasil prediksi citra wajah latih  yang  mendekati  citra  wajah  ujinya  dan menampilkan  informasi  berdasarkan  citra  wajah latih.
Seluruh  proses  pendeteksian  dan  pengenalan citra wajah diteliti secara lengkap sesuai alur proses menggunakan  metode  filter Gabor. Algoritma yang dibutuhkan  untuk  sistem  ini  menggunakan  input berupa citra wajah yang harus memenuhi parameter, pendeteksian wajah dengan klasifikasi dan pengenalan  wajah  menggunakan  ekstraksi  fitur. Algoritma  menggunakan  filter  Gabor  digunakan untuk  analisis  region,  intensitas,  tepi  dan  beberapa parameter  yang  digunakan  untuk  proses  sistem. Terapat  fitur  registrasi  pengguna  dengan  jenis pekerjaan  yaitu  mahasiswa,  staf  atau  dosen,  dan pengguna  tamu.  melalui  proses  memasukkan informasi  dan  ketentuan  penyimpanan  informasi pada  basis  data  MySql.  Gambar  4  merupakan diagram  blok  pengolahan  citra  wajah  yang digunakan pada registrasi pengguna dan pengenalan wajah,  pada  registrasi  pengguna  hasil  pengolahan citra  wajah  adalah  citra  wajah  latih  dan  hasil  pada pengenalan wajah adalah citra wajah uji.
Gambar 3.  Diagram blok sistem
Gambar 4.  Diagram blok pengolahan citra wajah
Gambar 5. Diagram blok training dataset
Training  dataset merupakan  bagian  pertama untuk  membuat  sistem  pengenalan  citra  wajah. Training  dataset menghasilkan  ciri  dari  setiap identitas  wajah  sehingga  bisa  mendapatkan  data untuk  diklasifikasi. Training  dataset memerlukan citra  wajah  sebagai  input  dan  label  identitas  dari citra  wajah.  Seperti  pada  Gambar  5,  citra  wajah menggunakan  filter  Gabor  untuk  menghasilkan ukuran  data  yang  lebih  kecil  namun  tidak mengurangi  ciri  dari  wajah  tersebut,  langkah tersebut  dinamakan preprocessing atau  praproses. Tahap  ekstraksi  yang  digunakan  adalah  metode jaringan  saraf  tiruan,  ekstraksi  ini  bertujuan  untuk mengekstrak ciri dari setiap wajah dan dipasangkan dengan  label  identitasnya  agar  bisa  mendapatkan hasil yang berbeda dengan masing masing identitas, keluaran dari hasil ekstraksi ini berupa nilai vektor. Tahap  terakhir  adalah  menyimpan  hasil  ekstraksi tersebut  menjadi  sebuah file yang  nantinya  bisa digunakan untuk pengenalan, file yang disimpan ini berisi list  array dari  setiap  citra  wajah  yang dipasangkan dengan identitasnya.
Sistem  ini  seperti  pada  Gambar  6  yang  dibuat adalah  dimulai  dari  input  citra  berupa  citra  yang didapatkan  menggunakan  kamera  sebagai  bahan yang diproses. Preprocessing yang digunakan pada tahap ini deteksi wajah, proses tidak akan berlanjut apabila  tidak  ada  wajah  yang  terdeteksi.  Ekstraksi ciri  dilakukan  pada  subsistem  training  dataset. Klasifikasi data menggunakan jaringan saraf tiruan, untuk  membandingkan  data  tersebut  dengan  data yang  ada  pada  basis  data.  Tahap  terakhir  adalah hasil  identifikasi  pengenalan  citra  wajah,  hasil identifikasi tersebut berupa identitas dari citra wajah yang telah dikenali jika sudah terdaftar dalam basis data  lalu  ada  suara  salam  berupa  “Selamat  pagi (pukul  00.00  WIB  –  10.00  WIB)  atau  siang  (pukul 10.00  WIB    –  15.00  WIB)  atau  sore  (pukul  15.00 WIB – 18.00 WIB) atau malam (pukul 18.00 WIB – 24.00  WIB),  nama  identitas  wajah”,  wajah  yang belum  terdaftar  tidak  akan  menghasilkan  suara salam  atau  dengan  kata  lain  perlu  diregistrasi terlebih dahulu.
Gambar 6. Diagram blok pengenalan citra wajah secara real time

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Deteksi Wajah (Face Detection)
Algoritma  pendeteksian  wajah  adalah  sebagai berikut:
1. Input dari webcam pada  program  python  yang digunakan memerlukan
OpenCV
untuk mengakses dan menjalankannya.
2. Konversi  gambar  menjadi  format grayscale digunakan  karena  informasi  yang  dibutuhkan untuk  metode-metode  lain  yang  digunakan hanya  sedikit,  berbeda  apabila  menggunakan skala  gambar  berwarna  yang  informasinya sangat detail.
3. Deteksi wajah digunakan untuk bagian pencuplikan  wajah,  karena  pengenalan  wajah hanya  memerlukan  bagian  wajah  saja  untuk diproses.
4. Pencuplikan  bagian  wajah  sangat  diperlukan untuk  menyimpan  dan  menggunakan  bagian wajah  sebagai  bahan  untuk  mengidentifikasi identitas,  dan  juga  untuk  mempermudah  dan mempercepat  karena  data  yang  digunakan  lebih kecil dibanding menggunakan gambar keseluruhan yang terekam oleh webcam. Pengujian  pengolahan  citra  wajah  berdasarkan dapat  dilihat  pada  Gambar  7  diawali  dengan mendekatkan  citra  wajah  pada  webcam  lalu  akan dilakukan  pemotongan  area  wajah,  mengubah dimensi citra wajah dan mengkonversi format RGB ke grayscale .

## B. Filter Gabor
Tahap  pengujian  pada  filter  Gabor  yang dilakukan adalah dengan cara mengambil gambar real  time dari  webcam  dan  mengaplikasikan  hasil filter Gabor dengan enam kombinasi parameter dari dua  pasang  θ  dan  tiga  pasang  λ.  Fungsi  dari  θ adalah menentukan arah rotasi dari filter, dan fungsi dari  λ  adalah  menentukan  panjang  gelombang  dari filter.  Enam  kombinasi  yang  diuji  adalah  sebagai berikut:
1. kombinasi pertama  : θ = π/2 dan λ= 3.0 2. kombinasi kedua : θ = π/2 dan λ= 3.5
3. kombinasi ketiga : θ = π/2 dan λ= 4.0
4. kombinasi keempat  : θ = π/4 dan λ= 3.0
5. kombinasi kelima : θ = π/4 dan λ= 3.5
6. kombinasi keenam  : θ = π/4 dan λ= 4.0

## Gambar 7. Deteksi wajah
Konversi  citra  nenggunakan  filter  Gabor tahapannya  adalah  dimulai  dari  konversi  citra berwarna  menjadi  citra  filter  Gabor  merupakan tahapan  praproses  untuk  mengurangi  ukuran  file dari citra namun tidak mengurangi fitur wajah yang digunakan.  Citra  wajah  yang  sudah  disimpan  pada folder  dengan  nama  setiap  individu  dikonversi menggunakan  filter  Gabor  dengan  40  orientasi. Program  yang  digunakan  untuk  mengkonversi semua citra tersebut dan menyimpannya pada folder baru. tahap awal subsistem Training Dataset. Proses yang dilakukan adalah memuat citra berwarna yang dicuplik  pada  bagian  wajah  saja  dan  dikonversi menjadi  citra  dengan  skala  keabuan  ditambahkan filter gabor, citra tersebut dibuat menjadi berukuran piksel 160x160.
Hasil  dari  enam  kombinasi  filter  terhadap  citra berwarna  ditunjukkan  pada  Gambar  8  dan  9. Tahapan konversi citra berwarna menjadi citra filter Gabor merupakan tahapan praproses untuk mengurangi  ukuran  file  dari  citra  namun  tidak mengurangi  fitur  wajah  yang  digunakan.  Citra wajah  yang  sudah  disimpan  pada  folder  dengan nama  individu  dikonversi  menggunakan  filter Gabor  dengan  40  orientasi.  Perbandingan  citra berwarna dan citra Gabor ditunjukkan pada Gambar 10.
Gambar 8. Inisialisasi parameter filter
Gambar 9. Program pengaplikasian filter Gabor
Gambar 10. Perbandingan citra praproses Gabor

## C. Training Dataset
Training  dataset diperlukan  untuk  mengumpul- kan array dan label dari citra yang didaftarkan untuk diidentifikasi. Sebelumnya citra sudah dikumpulkan dan  citra  disusun  dalam  folder.  Citra  yang digunakan  berupa  citra  yang  menunjukkan  wajah dari individu yang diidentifikasi dan disimpan pada folder  dengan  nama  setiap  individu.  Pengujian metode pengenalan wajah menggunakan citra wajah uji,  output  dari  pengenalan  wajah  adalah  prediksi citra wajah latih yang mendekati dengan citra wajah uji. Gambar 11 merupakan contoh citra wajah latih untuk metode pengenalan wajah.

## Gambar 11. Citra wajah latih

## Gambar 12. Hasil akurasi klasifikasi dari penerapan citra dengan filter Gabor
Pembuatan citra wajah latih terhadap citra wajah yang  dimasukkan  dengan  nama  file  “xxx (NIP)_n.jpg”, penjelasan mengenai citra wajah latih dengan  cara  menaikkan,  menurunkan  kecerahan, dan  pencerminan  wajah  di  beberapa  bagian  dari wajah.

## D. Ekstraksi Citra Wajah
Training jaringan  syaraf  tiruan  menggunakan model facenetkeras ini  memerlukan input  array 4 dimensi  yang  diambil  dari  hasil  train  dataset sebelumnya  yaitu  dari  berkas  „gabor.npz‟.  Bagian yang diambil adalah bagian array citra wajah untuk menghitung  nilai  rata-rata  dan  dipasangkan  dengan label identitas.
Setelah embedding ,  untuk  membuktikan  hasil dari  training  dapat  digunakan  untuk  pengenalan citra  wajah  dibutuhkan  klasifikasi  data.  Klasifikasi yang  digunakan  adalah Support  Vector  Machine (SVM) dengan model SVC Linear. Klasifikasi yang baik  menunjukkan  persentase  yang  tinggi,  semakin tinggi semakin baik.
Pada  percobaan  ini  didapatkan  hasil  cukup  baik dapat  dilihat  pada  Gambar  12,  yaitu  100%  namun perlu  diingat  citra  yang  digunakan  baru  323  citra wajah  dan  35  identitas.  Hal  ini  berarti  dengan penggunaan  filter  Gabor  tidak  mengurangi  ciri wajah ketika diekstraksi.

## E. Registrasi Pengguna
Tahapan ini digunakan untuk proses penyimpanan  citra  wajah  latih  dan  informasi pengguna. Pada pengujian registrasi pengguna akan menyimpan  informasi  pengguna  dan  citra  wajah latih pada basis data berdasarkan pekerjaannya yaitu mahasiswa,  staff  dan  tamu  dapat  dilihat  pada Gambar 13.
Gambar 13. Tabel pengguna pada basis data
Gambar 14. Input citra wajah
Gambar 15. Tabel pada basis data
Gambar 16. Registrasi citra
Deteksi  wajah  berhasil  ditandakan  dengan jendela popup “Registrasi  berhasil”.  Tahap selanjutnya  yaitu  memasukkan  citra  wajah  seperti Gambar 14 jika deteksi wajah berhasil dan menekan tombol  potong  wajah  maka,  akan  menampilkan hasil  pengolahan  citra  wajah  pada interface .  Tahap selanjutnya  yaitu  menyimpan  informasi  staff  ke mysql setelah menekan tombol simpan seperti pada Gambar  15.  Tahap  terakhir  adalah  registrasi  citra seperti pada Gambar 16.

## F. Pengenalan Citra Wajah
Pengujian  dilakukan  dengan  sampel  individu yang  telah  terdaftar  berdiri  di  depan  kamera  atau
sambil  berjalan  melalui  kamera  dengan  wajah menghadap  kamera  berekspresi  bebas  dan  cahaya yang  bervariasi.  Percobaan  ini  dilakukan  dengan dua  cara  yaitu  secara  input  file  citra  dengan  1  kali pengenalan  tiap  citra  dan  secara real  time mengambil  sampel  sebanyak  100  kali.  Untuk pengenalan citra wajah setiap satu orang menghasilkan  persentase  kemiripan  wajah  dengan wajah yang terdaftar pada dataset.
Percobaan  secara real  time pada  Gambar  17 mendapatkan  hasil  persentase  kemiripan  rata-rata persen kemiripan 99,997%.
Gambar 17. Hasil ujicoba secara real time

## Gambar 18. Grafik persentase kemiripan

## Gambar 19. Grafik waktu pengenalan
Gambar  18  menunjukkan  hasil  kemiripan tertinggi  100%  dan  paling  rendah  tidak  jauh  dari 100%, dari 98 pengenalan yang berhasil.
Pada  pengujian  ini interface sudah  bisa  bekerja sesuai  rancangan  sistem,  waktu  yang  dibutuhkan untuk  mengidentifikasi  50  kali  percobaan  dapat dilihat  pada  Gambar  19,  hasil  waktu  pengenalan paling  cepat  1,44  detik,  waktu  paling  lama  4,79 detik,  dan  rata-rata  waktu  sebesar  2,65  detik. Kecepatan  komputer  menjadi  salah  satu  parameter kecepatan sistem ketika mengucapkan salam.
Berdasarkan  studi  pustaka,  maka  pembuatan algoritma  pengenalan  wajah  menggunakan  metode filter  Gabor dan neural network yang diaplikasikan pada perangkat
komputer
untuk bisa
mengidentifikasi identitas dan menghasilkan keluaran  suara  salam  dan  nama  orang  yang  citra wajahnya teridentifikasi secara real time dibandingkan  dengan  metode  atau  bahasan  yang telah ada. Poin terpenting adalah identifikasi wajah secara  langsung  dan real  time .  Perbandingan  yang
terlihat  secara  peningkatan  dalam  kecepatan penagkapan wajah dengan fitur real time sedangkan filter  Gabor  ini  mempunyai  sensitifitas  terhadap parameter-parameter  seperti  cahaya,  jarak,  titik wajah,  variasi  sudut  posisi  wajah,  sehingga real time menjadi satu tantangan utama untuk mengatasi stereotipe tersebut karena dengan fitur real time dan otomatis  maka  menjadi  sangat  erat  keterkaitannya dengan  waktu processing .  Keterbatasan  dalam aplikasi  secara real  time dapat  diatasi  dalam penelitian  ini  dengan  menggunakan  metode  filter Gabor sebagai ekstraksi fitur [6]-[9].

## IV. K ESIMPULAN
Pendeteksian dan pengenalan citra wajah dengan ekstraksi  fitur  menggunakan  Filter  Gabor  berhasil direalisasikan  dengan  uji  sistem  sebanyak  100  kali percobaan  dengan  rata-rata  waktu  sebesar  2,65 detik.  Penerapan  filter  Gabor  pada  sistem  ini  telah berhasil.  Praproses  citra  menggunakan  filter  Gabor terbukti tidak mengurangi ciri wajah pada citra yang diidentifikasi. Citra wajah latih yang berhasil dibuat berdasarkan  beberapa  proses  yaitu  deteksi  wajah dengan, mengubah dimensi menjadi 100x100 pixels dan  mengkonversi  format  RGB  ke grayscale . Informasi  pengguna  tersimpan  pada  basis  data dengan masing-masing tabel untuk mahasiswa, staff dan  tamu.  Keunggulan  dari  sistem  adalah  bekerja secara  otomatis  dan real  time dengan  tahapan registrasi  untuk  lingkungan  pengguna  di  sekitar laboratorium  kampus. Penelitian  yang  telah dilakukan dapat dikembangkan dengan mengaplikasikan pengenalan wajah dapat diterapkan pada robotika untuk melakukan tracking wajah.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Disampaikan  ucapan  terima  kasih  kepada  Unit Penelitian  dan  Pengabdian  Masyarakat  (UPPM) yang  membiayai  Pengabdian  Kepada  Masyarakat ini dengan DIPA Politeknik Negeri Bandung sesuai dengan  Surat  Perjanjian  Pelaksanaan  skema Penelitian  Mandiri,  Nomor:  B/249.80/PL1.R7/ PG.00.03/2020,  tanggal  1  Juli  2020  dan  Jurusan Teknik  Elektro,  Politeknik  Negeri  Bandung  yang telah  memberi  kesempatan  kepada  penulis  untuk melakukan penelitian.

## R EFERENSI
[1] R.  C.  Gonzalez, Digital  Image  Processing  4th Edition , New York: Pearson, 2018
[2] M.  C.  D.  Fernandez,  K.  J.  E.  Gob,  A.  R.  M. Leonidas, R. J. J. Ravara,  A.  A. Bandala and E. P.
Dadios, "Simultaneous face detection and recognition  using  Viola-Jones  Algorithm  and Artificial Neural Networks for identity verification," 2014 IEEE REGION 10 SYMPOSIUM , Kuala Lumpur, 2014, pp. 672-676.
[3] A.  Quaglia  and  C.  M.  Epifano, Face  Recognition Methods,  Application  and  Technology ,  New  York: Nova Science Publishers, Inc., 2012.
[4] M. P. B. Roomi and S. M. Mansoor, "A Review of Face  Recognition  Methods," International  Journal of  Pattern  Recognition  and  Artificial  Intelligence , vol. 27, p. 1356005, 2013.
[5] H.  Li,  Z.  Lin,  X.  Shen,  J.  Brandt  and  G.  Hua,  “A convolutional  neural  network  cascade  for  face detection”, In  Proceedings  of  the  IEEE  conference on  computer  vision  and  pattern  recognition, 2015, pp. 5325-5334.
[6] T.  Barbu,  "Gabor  filter-based  face  recognition technique", Proceedings of the Romanian Academy , vol. 11, no. 3, pp .277-83, 2010.
[7] B.  Kurniawan,  M.  Rumani,  and  M.  Nasrun, “Implementasi  Metode  Gabor  Dan  Jaringan  Syaraf Tiruan Pada Sistem Pengenalan Wajah,
eProceedings of Engineering , vol. 2, no. 2, 2015.
[8] T.  M.  Abhishree,  J.  Latha,  K.  Manikantan,  and  S. Ramachandran,  "Face  recognition  using  Gabor filter  based  feature  extraction  with  anisotropic diffusion  as  a  pre-processing  technique" Procedia Computer Science , 2015, pp. 312-21.
[9] H.  W.  Sino  and  I.  S.  Areni,  "Face  Recognition  of Low-Resolution  Video  Using  Gabor  Filter  & Adaptive Histogram Equalization", in International Conference of Artificial Intelligence and Information  Technology  (ICAIIT) ,  2019,  pp.  417-
421.
[10] B.  Ammour,  L.  Boubchir,  T.  Boude,  and  M. Ramdani, "Face–Iris Multimodal Biometric Identification System", Electronics , vol. 9, no. 1, p. 85, 2020.
[11] W.  C  Chang,  D.  P.  Andini,  and  V.T.  Pham,  “An Implementation  of  Reinforcement  Learning  in Assembly  Path  Planning  based  on  3D  Point Clouds,”  in 2018  International  Automatic  Control Conference (CACS) , 2018, pp. 1-6.
[12] R. Ranjan, S. Sankaranarayanan, C. D. Castillo, and R.  Chellappa,  “An  all-in-one  convolutional  neural network  for  face  analysis”,  in 2017  12th  IEEE International  Conference  on  Automatic  Face  & Gesture Recognition (FG 2017), 2017, pp. 17-24.
[13] J. K. Basu, D. Bhattacharyya, and T. H. Kim, "Use of  artificial  neural  network  in  pattern  recognition", International  journal  of  software  engineering  and its applications , vol. 4, no. 2, 2010.
[14] S.  Yang,  P.  Luo,  C.  C.  Loy,  and  X.  Tang,  "From facial  parts  responses  to  face  detection:  A  deep learning  approach,"  in Proceedings  of  the  IEEE international  conference  on  computer  vision ,  2015 pp. 3676-3684.