## PERBANDINGAN KINERJA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DALAM MENGENALI WAJAH MENGGUNAKAN SURF DAN GLCM
Syamsul Bahri 1* , Khairun Saddami 2 , Fitri Arnia 3 , dan Kahlil Muchtar 3
1 Magister Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala
2 Doktor Ilmu Teknik, Program Pascasarjana, Universitas Syiah Kuala
3 Jurusan Teknik Elektro dan Komputer, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala
* Corresponding author, e-mail: paksamsol@gmail.com
Abstrak — Pengenalan wajah merupakan salah satu bagian dari penelitian biometrika. Pengenalan wajah banyak  digunakan  dalam  proses  identifikasi  manusia.  Metode  ekstraksi  fitur Speed-Up  Robust  Feature (SURF)  merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  mengenali  wajah.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  membandingkan  kinerja  sistem  pengenalan  wajah  dengan  menggunakan  metode  ekstraksi  fitur SURF  dan Gray  Level  Co-occurence  Matrix (GLCM).  Pada  penelitian  ini,  data input wajah  akan diekstraksi  fiturnya  menggunakan  SURF  dan  GLCM.  Setiap  fitur  digunakan  pada  tahapan  klasifikasi menggunakan Support  Vector  Machine (SVM).  Data  yang  digunakan  merupakan  data  yang  didapatkan dari  National  Cheng  Kung  University  (NCKU).  Data  wajah  NCKU  mempunyai  sudut  rotasi  yang  lebih banyak. Dataset yang  digunakan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  10  kelas  yang  menunjukkan  10  subjek penelitian. Pengenalan wajah menggunakan metode SURF dan SVM mempunyai akurasi 85%, sedangkan menggunakan  metode  GLCM  mempunyai  akurasi  50%.  Hasil  menunjukkan  bahwa  metode  SURF mempunyai kinerja yang lebih baik dari metode GLCM.

## Kata Kunci : SURF, GLCM, pengenalan wajah, SVM
Abstract —  Face  recognition  is one  part of  the  biometrics  research. Face  recognition is  widely  used in identification  and  recognition  process.  Speed-up  Robust  Feature  (SURF)  is  one  of  feature  extraction method  used  in  face  recognition  system.  This  research  aims  to  compare  face  recognition  performance between SURF and Gray  Level Co-occurence Matrix (GLCM)  methods  for perspective rotation. In this study, the image features were extracted using SURF and GLCM. Each feature was used on classification stage  using  Support  Vector  Machine  (SVM).  The  dataset  was  obtained  from  National  Cheng  Kung University  (NCKU).  The  NCKU  dataset  has  more  variation  of  rotation  angle.  The  dataset  used  in  this study consists of 10 classes that showed 10 of the subject. The results show that SURF method obtained 85%  of  accuracy  and  GLCM  method  reached  50%  of  accuracy.  Therefore,  we  concluded  that  SURF method has better performance on implementing on face recognition system.
Keywords : SURF, GLCM, Face Recognition, SVM

## Pendahuluan
Pengenalan wajah salah satu bidang penelitian yang  sangat  populer  dalam  pengenalan  pola  dan visi  komputer,  salah  satunya  adalah  penelitian biometrika.  Dalam  konteks  pengenalan  pola, wajah  memiliki  pola  yang  unik  dibandingan biometrik  lainnya.  Wajah  menampilkan  berbagai informasi yang rumit tentang identitas, usia, jenis kelamin, ras dan keadaan emosional dan perhatian.
Banyak  penelitian  telah  dilakukan  untuk mengenali  wajah  seseorang,  salah  satu  metode yang  digunakan  adalah  metode Speed-up  Robust Features (SURF).  SURF  merupakan  metode pengembangan  dari scale  invariant  feature
transform (SIFT).  SIFT  mempunyai  kelebihan berupa  tahan  terhadap  sifat  invariant  dari  skala dan  rotasi  dari  suatu  citra  serta  mempunyai  sifat distinctive (mempunyai ciri-ciri khusus yang unik) [1].  Namun,  salah  satu  kekurangan  SIFT  adalah waktu  proses  yang  sangat  lama.  SURF  yang merupakan pengembangan dari SIFT mmempunyai  waktu  proses  yang  lebih  cepat  dari SIFT [2] dengan tetap mempertahankan keunggulan  dari  SIFT.  Metode  SURF  dapat digunakan pada proses pengenalan wajah. Namun, terdapat pada metode SURF berupa ketidakmampuan  SURF  dalam  menangani  citra dengan  perubahan  illuminasi  [3].  Selain  itu,
SURF sangat sensitif terhadap perubahan perspektif  (sudut  pandang)  citra,  misalnya  terjadi perubahan  seperti  rotasi  kiri  atau  ke  kanan  atau sering disebut dengan perubahan planar [4].
Beberapa  penelitian  terakhir  menerapkan metode deep  learning untuk  membangun  sistem pengenalan  wajah.  Ramaiah  menggunakan  CNN untuk mengenali wajah yang mengalami perubahan illuminasi [5], namun metode menggunakan deep learning mempunyai kekurangan  pada  waktu  komputasi.  Sebelumnya Syafeeza  menggunakan  metode  CNN  dengan pendekatan  yang  berbeda  untuk  mengenali  wajah yang mengalami perubahan illuminasi pada wajah [6].
Metode Gray  Level  Co-occurence  Matrix (GLCM)  adalah  salah  satu  metode  yang membangkitkan  fitur  berdasarkan  tekstur  dari suatu  citra.  Salah  satu  kelebihan  GLCM  adalah tidak terpengaruh oleh illuminasi citra yang tidak merata  [7].  GLCM  bekerja  dengan  mendeteksi posisi  dari  piksel  yang  mempunyai  kesamaan level  keabuan.  GLCM  menyimpan  informasi struktural  dari  sebuah  pola  tekstur  yang  terdapat pada  sebuah  citra.  Selain  itu,  GLCM  juga  dapat diterapkan untuk mengenali citra 3D seperti pada penelitian  [8],  [9].  Oleh  karena  itu,  pada penelitian  ini  dilakukan  perbandingan  metode SURF  dengan  metode  GLCM  dalam  mendeteksi tekstur  dari  sebuah  citra  tanpa  dipengaruhi  oleh rotasi  secara  planar  dan  illuminasi  dari  sebuah citra.  Selanjutnya,  pada  penelitian  ini  digunakan metode Support  Vector  Machine (SVM)  untuk mengklasifikasi  dan  mengenali  wajah  dari  citra masukan.  SVM  dipilih  karena  merupakan  salah satu metode berbasis pembelajaran yang mempunyai  kemampuan  yang  sangat  baik  untuk klasifikasi dengan komputasi yang sederhana.
Penelitian  ini  membandingkan  kinerja  metode SURF  dengan  metode  GLCM  untuk  mendeteksi perubahan  perspektif  wajah  dari  sebuah  citra tanpa  dipengaruhi  oleh  illuminasi  dari  sebuah citra.  Selanjutnya,  pada  penelitian  ini  digunakan metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk mengklasifikasi  dan  mengenali  wajah  dari  citra masukan.  SVM  dipilih  karena  merupakan  salah satu metode berbasis pembelajaran yang mempunyai  kemampuan  yang  sangat  baik  untuk klasifikasi dengan komputasi yang sederhana.

## Tinjauan Pustaka
2.1 Speed-up Robust Feature (SURF)
SURF  adalah  pengembangan  algoritma ekstrasi  fitur Scale  Invariant  Feature  Transform (SIFT).  Ekstraksi  fitur  adalah  metode  untuk membangkitkan  ciri  dari  suatu  citra  [10].  SURF mampu  mendeteksi  fitur  lokal  dari  suatu  citra dengan  tepat,  cepat  dan  invarian  terhadap perubahan  skala,  rotasi,  dan  transformasi.  SURF menggunakan  gabungan  citra  integral  dan blob detection berdasarkan  determinan  dari  matriks Hessian pada algoritma ektraksi fiturnya. Tahapan ekstraksi  diawali  dengan  menentukan  titik perhatian  ( interest  point )  yang  mengandung banyak  informasi  dan  stabil  terhadap  gangguan pada  citra,  yang  mana  nilai  interest  point didapatkan  menggunakan  blob  detection.  Pada tahapan  interest  point  terdapat  dua  tahapan  yaitu scale space representation dan feature description . Pada tahapan scale space representation dilakukan  untuk  mengatasi  citra yang  memiliki  ukuran  beragam  agar  tidak menyulitkan proses pembandingan fitur, sedangkan  tahapan feature  description adalah tahapan  ektrasi  fitur  pada  algoritma  SURF. Ekstrasi fitur didapatkan dengan melihat orientasi yang  dominan  pada  titik  penting  citra,  kemudian membangun  suatu  area  yang  akan  diambil nilainya  dan  akan  dicari  fitur  korespondensi terhadap citra pembanding.

## 2.2 Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM)
GLCM adalah metode ekstraksi fitur berdasarkan  tekstur  dari  suatu  objek  pada  citra dan  juga  berbasis  statistik  dengan  menghitung frekuensi  pola  piksel  yang  muncul  sehingga membentuk  suatu  ciri  unik.  Sudut-sudut  yang digunakan pada perhitungan pola distribusi adalah 0 0 , 45 0 , 90 0 dan 135 0 .
Fitur  yang  dapat  dibangkitkan  menggunakan matriks co-occurence diantaranya  adalah  fitur kontras, korelasi, keseragaman, dan energy [11].

## 2.3  Support Vector Machine (SVM)
SVM  merupakan  salah satu  metode machine learning untuk  klasifikasi  data  yang  bersifat terlatih  [11].  SVM  memisahkan  data  ke  dalam kelas  dengan  garis  pemisah  ( hyperline )  pada ruang  input.  SVM  menggunakan  hipotesis  yang berupa  fungsi  linier  dalam  ruang  fitur  yang berdimensi  tinggi. Hyperplane terbaik  dapat diperoleh  dengan  memaksimalkan  margin  pada support vector .
SVM  mampu  menentukan hyperplane yang optimal  pada  data  yang  dapat  dipisahkan  secara
linier.  Persamaan  1  merupakan  persamaan  untuk menentukan hyperplane terbaik  pada  data  yang bersifat liner .
𝑓(𝑥) = 𝑤. 𝑥 𝑖 + 𝑏 (1)
dimana  w  adalah  bobot  dari  fitur, 𝑥 𝑖 adalah  fitur masukan  untuk  setiap  titik,  dan  b  adalah  bias. Hyperplane yang optimal adalah hyperplane yang mempunyai jarak  margin  yang  sama  dengan  pola pada kedua kelas.
Data  masukkan  yang  berupa  data non-liner tidak  dapat  secara langsung  ditentukan hyperlane untuk  memisahkan  datanya.  Sehingga,  SVM dikembangkan  agar  persoalan  seperti  itu  dapat diatasi,  yaitu  dengan  menggunakan  kernel  pada SVM.    Kernel  ini  dikenal  dengan  kernel  trick, dimana  memetakan  data  awal  ke  dalam  ruang yang  berdimensi  tinggi  ( feature  space )  yang kemudian  akan  terbentuk  sebuah  bidang  pemisah untuk  memisahkan  data  sesuai  dengan  kelasnya. Pada feature  space akan  dilakukan  pemisahan secara  linier.  Beberapa  kernel  yang  dapat digunakan  untuk  data  yang  non-linier  yaitu    [12] ditunjukkan pada persamaan 2 ,3 dan 4:
1. Kernel linier: 𝐾(𝑥, 𝑥 ′ ) =   𝑥 𝑇 𝑥 ′ (2)
2. Kernel polynomial :
𝐾(𝑥, 𝑥 ′ ) = (𝛾(𝑥 𝑇 𝑥 ′ + 1)) 𝑑 (3)
3. Kernel Radial Basis Function (RBF): 𝐾(𝑥, 𝑥 ′ ) =   exp (−γ (||𝑥 𝑇 𝑥 ′ ||) 2 ) (4)

## i. Multiclass SVM
.        Terdapat  beberapa  tipe  SVM  untuk  dapat mengklasifikasi  data  ke  dalam  multi  kelas, diantaranya  adalah one-against-all dan one- against-one.  one-against-all adalah  metode membandingkan  setiap  model  klasifikasi  dengan seluruh data, dengan memisahkan kelas suatu fitur dengan lainnya yang bukan kelas fitur. Sedangkan one-against-one adalah  metode  membandingkan setiap  data  klasifikasi  dengan  data  dari  kategori yang  lain,  dengan  memisahkan  kelas  suatu  fitur dengan  fitur  kelas  lainnya  akan  membentuk hyperplane yang  optimal  untuk  setiap  kelasnya. Dengan adanya konsep multiclass SVM, penerapan  SVM  semakin  luas  seperti  pada
pengenalan  karakter  [13],  pengendalian  kualitas daya listrik [14], dan penginderaan jauh [15].

## 2.3.2 Validasi
Cross-validation (CV)  merupakan  salah  satu metode validasi yang digunakan untuk mengevaluasi  kinerja  suatu  model.  CV  akan membagi  data  menjadi  data  latih  dan  data  uji, yang mana model/algoritma akan dilatih data latih dan diuji oleh data uji.
N-fold  cross  validation adalah  salah  satu metode  CV  yang  digunakan  untuk  mengetahui keberhasilan  suatu  metode/algoritma.  Proses n- fold  cross  validation membagi  data  ke  dalam  n partisi dengan ukuran yang sama yang selanjutnya proses  uji  dan  latih  dilakukan  sebanyak  n  kali. Dalam  iterasi  ke-i  partisi  i  akan  menjadi  data  uji dan yang lainnya akan menjadi data latih.

## Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini  digunakan  dua  kelompok dataset citra yaitu citra data latih (latih ) dan citra data uji ( uji ) yang diperoleh dari http://robotics.csie.ncku.edu.tw/Databases/Our Database/ yang  dikenal  dengan dataset National Cheng  Kung  University  (NCKU). Dataset yang digunakan  pada  tahapan  latih  adalah  740  citra wajah  yang  terdiri  dari  10  subjek.  Dari  740  citra tersebut,  720  dijadikan  sebagai  citra  latih  dan  20 citra dijadikan citra uji dengan proses pengambilan secara acak. Diagram alur kerja pada penelitian ini di ilustrasikan pada gambar 1.

## 3.1 Tahapan preprocessing
Tahapan  ini  adalah  tahapan  mengubah  citra menjadi  citra  abu-abu  dengan  fungsi rgb2gray yang  sudah  terintegrasi  ke  dalam  aplikasi MATLAB. Hal ini dapat dilakukan karena metode SURF  dan  GLCM  tidak  membutuhkan  informasi warna  dari  sebuah  citra.  Oleh  karena  itu,  proses ekstraksi  fitur  dapat  dilakukan  terhadap  citra keabuan dari objek yang sama.
Gambar 1.   Alur penelitian

## 3.2 Tahapan ekstraksi fitur
Pembangkitan fitur dari citra dilakukan dengan menggunakan GLCM dan SURF.

## 3.2.1 SURF
Metode SURF mengekstraksi fitur descriptor dan  fitur orientation . Descriptor yang  dihasilkan oleh metode SURF berukuran 64 descriptor untuk setiap  titik  poin.  Fitur  ini  digunakan  sebagai masukan  untuk  klasifikasi  sistem  pengenalan wajah. Dari hasil pengujian untuk 10 subjek citra maka  panjang  ukuran  dari  fitur  SURF  adalah 1x8600 fitur.

## 3.2.2 GLCM
Tahapan pertama yang dilakukan pada metode GLCM  adalah  menghitung  matriks co-occurence dari  citra masukan. Matriks co-occurence didapatkan  menggunakan  fungsi  yang  sudah terdapat  pada  aplikasi  MATLAB  yaitu  fungsi graycomatrix .  Gambar  2  menunjukkan  contoh hasil  perhitungan  matriks co-occurence .  Matriks co-occurence  seperti  pada  gambar  2b  diekstraksi fitur GLCM dengan menggunakan persamaan 2, 3, 4, dan 5. Matriks pada gambar 3 menggambarkan contoh dari fitur GLCM yang dibangkitkan.
( 𝟏𝟐𝟓 𝟕𝟖𝟔 𝟗𝟖𝟗 …  𝟎 𝟎 𝟐𝟑𝟏  𝟔𝟓  𝟕𝟖 …  𝟎  𝟏 …  …  …   …  …  . . 𝟏   𝟏   𝟎    𝟏    𝟎    𝟎 ) (a) (b) Gambar 2. Hasil perhitungan   matriks co- occurence 18.65248  18.64755  18.66475  18.64610 0.19337 0.12059 0.19064 0.12839 0.94097 0.95749 0.93966 0.95238 0.93968 0.96264 0.94065 0.96020

## Gambar 3. Matriks fitur GLCM
Fitur  yang  diperoleh  dari  masing-masing  metode digabungkan untuk selanjutnya dilakukan
klasifikasi. Untuk memudahkan tahapan klasifikasi,  sebelum  dimasukkan  ke  tahapan klasifikasi,  panjang  fitur  dari  setiap  citra  diatur sama  dengan  cara  menghapus  fitur  yang mempunyai panjang lebih dari fitur yang terkecil.

## 3.3  Tahapan klasifikasi
Dilakukan  klasifikasi  terhadap  fitur  citra masukan  dengan  menggunakan library  libsvm [16]. Sebelum  dilakukan  proses  uji,  terlebih dahulu ditentukan penentuan parameter yang tepat
untuk  pembentukan  model  latih.  Penentuan  ini dilakukan  dengan  metode cross  validation . Parameter  yang  diuji  berupa  kernel  yang digunakan,  nilai degree atau  pangkat,  serta  nilai gamma.
Proses
validasi dilakukan dengan menggunakan  metode k-fold  cross  validation . Nilai k yang digunakan pada penelitian ini adalah k  =2  dan  k=4.  Illustrasi  dari  proses  k-fold  cross validation dapat dilihat pada gambar 4.
Berdasarkan hasil pengujian, parameter yang terbaik  untuk  sistem  pengenalan  wajah  pada penelitian ini adalah kernel Radial Basis Function (RBF)  dengan  nilai  gamma  sebesar  10 -5 dan kernel  polinomial  dengan  pangkat  bernilai  1  dan gamma bernilai 10 -4 .
3.4  Evaluasi
Pengujian terhadap model hasil latih dilakukan  untuk  menguji  ketahanan  model terhadap  citra  yang  diuji.  Citra  yang  akan  diuji
adalah  citra  yang  sudah  mengalami  sudut  putar yang sudah tersedia pada dataset NKCU.
Gambar  4.  Pembagian dataset untuk  validasi dengan nilai k=4
Hasil  dari  masing-masing  pengujian  diukur kinerja  dengan  menggunakan  metode accuracy . Accuracy adalah metode evaluasi hasil klasifikasi yang  sudah  tersedia  pada library libsvm. Persamaan  5  menunjukkan  rumus  perhitungan nilai Accuracy [16]:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑡𝑒𝑝𝑎𝑡 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑢𝑗𝑖 (5) (a)
(b)
(c) (d)
Gambar  5.  Perbandingan  akurasi  kernel  Polinomial  dan  RBF  pada  tahapan training ,  dimana:  (a) pengujian  iterasi  pertama,  (b)  pengujian  iterasi  kedua,  (c)  pengujian  iterasi  ketiga,  (d) pengujian iterasi keempat.

## Hasil dan Pembahasan
Pada  bagian  ini  dipaparkan  hasil  dan pembahasan dari penelitian. Ada dua bagian yang dipapar,  yaitu  hasil  pengujian  parameter  pada tahapan training dan  pengujian dataset terhadap keseluruhan data. Pada tahapan training, parameter  terbaik  yang  akan  digunakan  pada proses pengujian ditentukan dengan menggunakan metode 4-fold validation . Gambar 5 menunjukkan hasil validasi parameter pada tahapan training .

## 4.1. Penentuan  parameter  dengan  tahapan training
Tahapan validasi dilakukan untuk menentukan parameter  terbaik  dalam  membangun  model sistem  pengenalan  wajah.  Tahapan  validasi  yang dilakukan  ini  merupakan  bagian  dari  tahapan training . Pada penelitian ini, metode validasi yang digunakan adalah 4-fold cross validation . Gambar 5  menunjukkan  grafik  perbandingan  kernel polynomial dan Radial  Basis  Function (RBF) dengan 4 iterasi.
Berdasarkan  Gambar  5,  dapat  dilihat  bahwa kernel RBF menghasilkan akurasi yang lebih baik dari  kernel  polinomial.  Pada  percobaan  pertama, kedua, dan ketiga seperti pada gambar 5a, 5b, dan 5c  kernel  RBF  menghasilkan  akurasi  lebih  tinggi dari  polinomial,  namun  pada  percobaan  keempat, kernel  polinomial  mempunyai  akurasi  lebih  baik. Berdasarkan  pengujian  tersebut,  terlihat  bahwa kernel polinomial dan RBF mempunyai performansi  yang  tidak  sama  pada  saat training . Oleh  karena  itu,  dilakukan  pengujian  terhadap kedua kernel tersebut untuk melihat kernel terbaik bagi citra uji.
4.2. Pengujian  terhadap  citra  uji  dengan metode GLCM
4.2.1. Pengujian menggunakan kernel polinomial
Pada  pengujian  pertama  dilakukan  pengujian terhadap  dua  puluh  citra  uji  dengan  parameter seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Parameter uji menggunakan kernel pertama No Kernel Degree Gamma 1 Polynomial 10 10-4
Hasil  pengujian  model  dari  metode  GLCM menggunakan  kernel  polinomial  dapat  dilihat pada  Tabel  2.  Metode  GLCM  hanya  berhasil mengenali  citra  uji  dengan  tingkat  akurasi  0,35 atau  35%.  Hanya  ada  tujuh  citra  yang  dapat diprediksi dengan benar yaitu Citra_1b, Citra_4a, Citra_5a,  Citra_5b,  Citra_7a,  Citra_7b,  dan Citra_8a, sedangkan citra uji lain tidak diprediksi dengan tepat.
Tabel 2. Hasil uji menggunakan menggunakan
metode GLCM No Citra Label Prediksi Akurasi 1 Citra_1a 1 8 0 2 Citra_1b 1 1 1 3 Citra_2a 2 7 0 4 Citra_2b 2 8 0 5 Citra_3a 3 6 0 6 Citra_3b 3 1 0 7 Citra_4a 4 4 1 8 Citra_4b 4 7 0 9 Citra_5a 5 5 1 10 Citra_5b 5 5 1 11 Citra_6a 6 1 0 12 Citra_6b 6 1 0 13 Citra_7a 7 7 1 14 Citra_7b 7 7 1 15 Citra_8a 8 8 1 16 Citra_8b 8 1 0 17 Citra_9a 9 6 0 18 Citra_9b 9 6 0 19 Citra_10a 10 7 0 20 Citra_10b 10 9 0 Rata-rata 0,35

## 4.2.2. Pengujian menggunakan kernel RBF
Pada  pengujian  kedua  dilakukan  pengujian terhadap  dua  puluh  citra  uji  menggunakan  kernel RBF. Penelitian ini menggunakan parameter pada Tabel 3.
Tabel 3. Parameter uji pada pengujian kedua
No Kernel Gamma 1 RBF 10-5
Hasil  pengujian  model  dari  metode  GLCM menggunakan  kernel  RBF  dapat  dilihat  pada Tabel  4.    Metode  gabungan  berhasil  mengenali citra  uji  dengan  tingkat  akurasi  0,40  atau  40%. Hanya  ada  delapan  citra  yang  dapat  diprediksi dengan  benar  yaitu  Citra_1b,  Citra_4a,  Citra_5a, Citra_5b,  Citra_7a,  Citra_7b,  Citra_8a,  dan Citra_8b, sedangkan citra uji lain tidak diprediksi dengan benar.

## Tabel 4. Hasil uji menggunakan metode GLCM
No Citra Label Prediksi Akurasi 1 Citra_1a 1 8 0 2 Citra_1b 1 1 1 3 Citra_2a 2 7 0 4 Citra_2b 2 8 0 5 Citra_3a 3 7 0 6 Citra_3b 3 2 0 7 Citra_4a 4 4 1 8 Citra_4b 4 7 0 9 Citra_5a 5 5 1 10 Citra_5b 5 5 1 11 Citra_6a 6 1 0 12 Citra_6b 6 1 0 13 Citra_7a 7 7 1 14 Citra_7b 7 7 1 15 Citra_8a 8 8 1 16 Citra_8b 8 8 1 17 Citra_9a 9 7 0 18 Citra_9b 9 7 0 19 Citra_10a 10 7 0 20 Citra_10b 10 9 0 Rata-rata 0,40 4.3. Pengujian terhadap citra uji dengan metode SURF
i. Pengujian menggunakan kernel polinomial
Pada  pengujian  pertama  dilakukan  pengujian terhadap  dua  puluh  citra  uji  dengan  parameter seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Parameter uji menggunakan kernel pertama No Kernel Degree Gamma 1 Polynomial 10 10-4
Hasil  pengujian  model  dari  metode  SURF menggunakan  kernel  polinomial  dapat  dilihat pada  Tabel  6.  Metode  SURF  berhasil  mengenali citra  uji  dengan  tingkat  akurasi  0,75  atau  75%. Ada lima citra yang tidak dapat diprediksi dengan benar yaitu Citra_2a yang diprediksi sebagai citra 3,  Citra_4a  yang  diprediksi  sebagai  citra  9, Citra_6b  yang  diprediksi  sebagai  citra  1, Citra_10a  yang  diprediksi  sebagai  citra  7,  dan Citra_10b  yang  diprediksi  sebagai  citra  3, sedangkan citra uji lain diprediksi dengan benar.
Tabel 6. Hasil uji menggunakan menggunakan
metode SURF No Citra Label Prediksi Akurasi 1 Citra_1a 1 1 1 2 Citra_1b 1 1 1 3 Citra_2a 2 3 0 4 Citra_2b 2 2 1 5 Citra_3a 3 3 1 6 Citra_3b 3 3 1 7 Citra_4a 4 9 0 8 Citra_4b 4 4 1 9 Citra_5a 5 5 1 10 Citra_5b 5 5 1 11 Citra_6a 6 6 1 12 Citra_6b 6 1 0 13 Citra_7a 7 7 1 14 Citra_7b 7 7 1 15 Citra_8a 8 8 1 16 Citra_8b 8 8 1 17 Citra_9a 9 9 1 18 Citra_9b 9 9 1 19 Citra_10a 10 7 0 20 Citra_10b 10 3 0 Rata-rata 0,75
ii. Pengujian menggunakan kernel RBF
Pada  pengujian  kedua  dilakukan  pengujian terhadap  dua  puluh  citra  uji.  Penelitian  ini menggunakan parameter pada Tabel 7.
Tabel 7. Parameter uji pada pengujian kedua
No Kernel Gamma 1 RBF 10-5
Hasil  pengujian  model  dari  metode  SURF dengan  menggunakan  kernel  RBF  dapat  dilihat pada  Tabel  8.  Metode  gabungan  berhasil mengenali  citra  uji  dengan  tingkat  akurasi  0,80 atau 80%. Hanya ada empat citra yang tidak dapat diprediksi dengan benar yaitu Citra_6b, Citra_9b, Citra_10a  dan  Citra_10b.  Citra_6b  diprediksi sebagai  citra  1,  Citra_9b  diprediksi  sebagai  citra 5,  Citra_10a  diprediksi  sebagai  citra  9  dan Citra_10b  diprediksi  sebagai  citra  9,  sedangkan citra uji lain diprediksi dengan benar.
Tabel 8. Hasil uji menggunakan metode SURF No Citra Label Prediksi Akurasi 1 Citra_1a 1 1 1 2 Citra_1b 1 1 1 3 Citra_2a 2 2 1 4 Citra_2b 2 2 1 5 Citra_3a 3 3 1 6 Citra_3b 3 3 1 7 Citra_4a 4 4 1 8 Citra_4b 4 4 1 9 Citra_5a 5 5 1 10 Citra_5b 5 5 1 11 Citra_6a 6 6 1 12 Citra_6b 6 1 0 13 Citra_7a 7 7 1 14 Citra_7b 7 7 1 15 Citra_8a 8 8 1 16 Citra_8b 8 8 1 17 Citra_9a 9 9 1 18 Citra_9b 9 5 0 19 Citra_10a 10 9 0 20 Citra_10b 10 9 0 Rata-rata 0,80
Gambar  6  menunjukkan  perbandingan kinerja metode SURF dengan GLCM. Gambar 6a menggambarkan  bar  dari  pengujian  dengan paramater  adalah  kernel  polinomial,  degree sebesar  10  dan  gamma  sebesar  0,01.  Metode SURF  mempunyai  kinerja  yang  lebih  baik  dari metode GLCM, dimana metode SURF mempunyai  akurasi  sebesar  0,75  atau  75% sedangkan  metode  GLCM  mempunyai  akurasi sebesar  0,35  atau  35%.  Berdasarkan  gambar  6a metode SURF mempunyai performansi lebih baik dibandingkan metode GLCM untuk citra uji.
Gambar 6b menggambarkan bar dari pengujian  dengan  paramater  adalah  kernel  RBF, dengan  gamma  sebesar  0,00001.  Metode  SURF mempunyai  kinerja  yang  sangat  baik  dengan akurasi  mencapai  0,80  atau  80%  sedangkan metode GLCM mempunyai akurasi sebesar 0.775 atau  77,5%.  Secara  rata-rata,  metode  SURF mempunyai  akurasi  0,65  atau  65%  dan  metode GLCM  mempunyai  akurasi  sebesar  0,375  atau 37,5%.
Metode  SURF  menunjukkan  keunggulan kinerja  pada  kedua  kernel  yang  digunakan  baik kernel  polinomial  atau  kernel  RBF.  Fitur  yang dibangkitkan oleh metode SURF lebih banyak dan detail  dibandingkan  dengan  fitur  GLCM.  Fitur SURF mengandung informasi fitur, letak atau titik koordinat  dimana  fitur  tersebut.  Sedangkan  fitur GLCM  hanya  mengandung  informasi  dasar  dari suatu  citra  seperti  kontras,  keseragaman  dan korelasi  piksel.  Dengan  jumlah  fitur  yang  lebih
banyak  maka  detail  informasi  yang  dihasilkan juga  lebih  baik.  Sehingga  SVM  baik  dengan kernel  polinomial  atau  RBF  dapat  menetukan hyperplane yang baik.untuk fitur SURF dibandingkan GLCM.

## Kesimpulan
Penelitian  ini  memaparkan  perbandingan metode  ekstraksi  fitur  SURF  dan  GLCM  untuk sistem  pengenalan  wajah  dengan  menggunakan teknik  klasifikasi  SVM.  Dari  hasil  penelitian dapat disimpulkan bahwa metode SURF mempunyai  kinerja  yang  lebih  baik  dari  metode GLCM  untuk  sistem  pengenalan  wajah  pada dataset NCKU.  Dengan  menggunakan  kernel Polinomial  dan  RBF,  metode  SURF  mempunyai akurasi yang hampir mencapai dua kali lebih baik dari  metode  GLCM.  Penelitian  ke  depan  akan dilakukan  dengan  menggabungkan  kedua  metode tersebut untuk sistem pengenalan wajah.

## (a) Kernel polinomial
(b) kernel RBF
Gambar  6.  Perbandingan  penggunakan  teknik kernel pada metode SURF dan GLCM

## Daftar Pustaka
[1]  F.  P.  Hilman,  “Perbandingan  Metode  SURF dan SIFT dalam Identifikasi Tanda Tangan,” e-Proceeding  Eng. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  2467– 2481, 2015.
[2]  H.  Bay,  A.  Ess,  T.  Tuytelaars,  and  L.  Van Gool, “Speeded-up robust features (SURF),” Comput. Vis. image Underst. , vol. 110, no. 3, pp. 346–359, 2008.
[3]  M.  M.  El-Gayar,  H.  Soliman,  and  N.  Meky, “A  Comparative  Study  of Image  Low  Level Feature  Extraction  Algorithms,” Egypt.
Informatics J. , vol. 14, pp. 175–181, 2013.
[4]  D.  Thachasongtham,  T.  Yoshida,  F.  De Sorbier,  and  H.  Saito,  “3D  object  pose estimation using viewpoint generative learning,”  in Lecture  Notes  in  Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial  Intelligence  and  Lecture  Notes  in Bioinformatics) , 2013, pp. 512–521.
[5]  N. P. Ramaiah, E. P. Ijjina, and C. K. Mohan, “Illumination  invariant  face  recognition using  convolutional  neural  networks,”  in
Signal Processing, Informatics, Communication and Energy Systems (SPICES), 2015 IEEE International Conference on , 2015, pp. 1–4.
[6]  D.  Chen,  X.  Cao,  F.  Wen,  and  J.  Sun, “Blessing of dimensionality: High- dimensional feature and its efficient compression  for  face  verification,”  in Proceedings  of  the  IEEE  Conference  on Computer  Vision  and  Pattern  Recognition ,
2013, pp. 3025–3032.
[7]  G.  A.  S.  Saroja  and  C.  H.  Sulochana, “Texture  analysis  of  non-uniform  images using GLCM,” in 2013 IEEE Conference on Information and Communication Technologies, ICT 2013 , 2013.
[8]  D.  Gao,  “Volume  texture  extraction  for  3D seismic  visualization  and  interpretation,” Geophysics ,  vol.  68,  no.  4,  pp.  1294–1302, 2003.
[9]  F.  Tsai,  C.-K.  Chang,  J.-Y.  Rau,  T.-H.  Lin, and  G.-R.  Liu,  “3D  Computation  of  Gray Level Co-occurrence in Hyperspectral Image Cubes,” Energy Minimization Methods Comput. Vis. Pattern Recognit. , pp. 429–440, 2007.
[10] K.  Saddami,  K.  Munadi,  and  F.  Arnia, “Online  Feature  Extraction  Technique  for Optical  Character  Recognition  System,”  in Proceedings  of  International  Conference  on Engineering  and  Science  of  Research  and Development , 2016, pp. 263–267.
[11] F.  Arnia  and  K.  Munadi, Pengantar  Teknik Pengolahan  Citra  dan  Visi  Komputer . Yogyakarta: Ombak, 2018.
[12] R.  Fan,  P.  Chen,  and  C.  Lin,  “Working  Set Selection  Using  Second  Order  Information for  Training  Support  Vector  Machines,” J. Mach.  Learn.  Res. ,  vol.  6,  pp.  1889–1918, 2005.
[13] F.  Arnia,  K.  Saddami,  and  K.  Munadi, “Moment  invariant-based  features  for  Jawi character  recognition,” Int. J. Electr. Comput. Eng. , vol. 9, no. 3, p. 1711, 2019.
[14] K.  Thirumala,  M.  S.  Prasad,  T.  Jain,  and  A. C.  Umarikar,  “Tunable-Q  wavelet  transform and  dual  multiclass  SVM  for  online automatic detection  of power quality disturbances,” IEEE  Trans.  Smart  Grid ,  vol. 9, no. 4, pp. 3018–3028, 2016.
[15] C.  Bo,  H.  Lu,  and  D.  Wang,  “Hyperspectral image  classification  via  JCR  and  SVM models  with  decision  fusion,” IEEE  Geosci. Remote  Sens.  Lett. ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  177– 181, 2015.
[16] C.-C.  Chang  and  C.-J.  Lin,  “LIBSVM:  a library  for  support  vector  machines,” ACM Trans. Intell.  Syst.  Technol. ,  vol.  2,  no.  3,  p. 27, 2011.

## Biodata Penulis
Syamsul  Bahri ,  memperoleh  gelar  Sarjana Teknik  dari  Universitas  Jabal  Ghafur  pada  tahun 2005  dan  menyelesaikan  pendidikan  magister pada  Magister  Teknik  Elektro,  Universitas  Syiah Kuala.  Bidang  penelitian  meliputi  pengelolahan citra digital.
Khairun  Saddami ,  memperoleh  gelar  Sarjana
Teknik dari Universitas Syiah
Kuala (UNSYIAH),  Banda  Aceh  pada  tahun  2015. Sekarang  sedang  menyelesaikan  pendidikan doktoral  di  Universitas  Syiah  Kuala.  Beliau merupakan  anggota  IEEE  dan  IAPR.  Bidang penelitiannya  meliputi  pengolahan  citra  dan pengenalan pola.
Fitri  Arnia ,  memperoleh  gelar  Sarjana  Teknik dari  Universitas  Sumatera  Utara  (USU),  Medan pada  tahun  1997.  Pendidikan  tingkat  master  dan doktoral  diselesaikannya  pada  University  of  New South  Wales  (UNSW),  Sydney,  Australia  dan Tokyo  Metropolitan  University,  Jepang  berturut- turut  pada  tahun  2004  dan  2008.  Beliau  bekerja sebagai staf pengajar pada Jurusan Teknik Elektro dan  Komputer,  Fakultas  Teknik,  Universitas Syiah  Kuala  sejak  tahun  1999.  Beliau  juga anggota  IEEE,  IAPR  dan  IAENG.  Bidang penelitiannya  meliputi  pengolahan  sinyal,  citra dan multimedia digital.
Kahlil  Muchtar ,  memperoleh  gelar  Sarjana Teknik  dari  Sekolah  Tinggi  Teknik  (STT)  PLN, Jakarta  pada  tahun  2007.  Pendidikan  tingkat master  dan  doktoral  diselesaikannya  pada  Asia University,  Taiwan  dan  National  Sun  Yat-sen University  (NSYSU),  Taiwan  berturut-turut  pada tahun 2012 dan 2017. Beliau bekerja sebagai staf pengajar  pada  Jurusan  Teknik  Elektro  dan Komputer,  Fakultas  Teknik,  Universitas  Syiah Kuala  sejak  tahun  2017.  Beliau  juga  anggota IEEE dan IAENG. Bidang penelitiannya meliputi visi komputer dan multimedia.