Terbit online pada laman  : https://ejournal.seminar-id.com/index.php/bees

## BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering
ISSN 2722-6522 (Media Online), Vol 1, No 3, Maret 2021, pp 122-126

## Penerapan  Metode  Fisherface  Untuk  Mendeteksi  Wajah  Pada  Citra Pasfoto

## Wahyuni Safitri Hasibuan
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma Medan, Indonesia Email: wahyunisafitri428@gmail.com

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Article History Received : Mar 31, 2021 Accepted : Mar 31, 2021 Published  : Mar 11, 2021 Wajah  merupakan  salah  satu  ukuran  fisiologis  yang  paling  mudah  dan  sering digunakan untuk membedakan identitas individu yang satu dengan yang lainnya. Manusia dapat membedakan wajah antara orang yang satu dengan yang lainnya dan  mengingat  wajah  seseorang  dengan  cepat  dan  mudah.  Untuk  membaca karekteristik wajah dibutuhkan peralatan pembaca, sebuah basis data yang mampu menyimpan  data  pola  wajah  dan  tentu  saja  perangkat  lunak  yang  dapat menganalisis  data  tersebut.    Oleh  karena  itu,  Metode  yang  digunakan  dalam mendeteksi  wajah  yaitu  Fisherfaces  yang  merupakan  metode  baru  dalan pengenalan  wajah.  Kelebihan  menggunakan  metode  ini  adalah  saat  waktu pemrosesan  hanya  memakan  waktu  yang  relatif  singkat/cepat.  Ini  disebabkan karena  proses  fisherfaces  menggunakan proses  berupa matriks,  sehingga  sesuai untuk  diterapkan  ke dalam sistem   yang  membutuhkan  proses secara  real-time. Tetapi  metode  ini  juga  memiliki  kekurangan  yaitu  memerlukan  template  yang banyak agar hasil pengenalan akan semakin akurat dan optimal. Dengan demikian tercapainya hasil yang maksimal dari penelitian ini tentu dilakukan dengan usaha yang juga besar. Dengan menggunakan layanan online aplikasi web spreadsheet pada  situs  www.think-maths.co.uk  yang  dapat  mengubah  citra  digital  menjadi piksel dalam bentuk format .xls aplikasi excel.
Kata Kunci: Deteksi Wajah; Citra Pasfoto; Fisherface

## K ORESPONDENSI
Email: agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id

## A B S T R A C T
Face is one of the easiest physiological measures and is often used to distinguish individual  identities  from  one  another.  Humans  can  distinguish  faces  from  one person to another and remember someone's face quickly and easily. To read the characteristics of a face, a reader is needed, a database capable of storing facial pattern  data  and  of  course  software  that  can  analyze  the  data.  Therefore,  the method used in detecting faces is Fisherfaces, which is a new method of facial recognition.  The  advantage  of  using  this  method  is  that  the  processing  time  is relatively short / fast. This is because the fisherfaces process uses a process in the form of a matrix, making it suitable to be applied to systems that require real-time processing. But this method also has a drawback, namely that it requires a lot of templates so that the results of the introduction will be more accurate and optimal. Thus,  achieving  the  maximum  results  from  this  research  is  certainly  done with great  effort.  By  using  an  online  service,  a  web  spreadsheet  application  on  the www.think-maths.co.uk site that can convert digital images into pixels in the form of .xls format in the excel application.
Keywords : Face Detection; Photo Image; Fisherface

## 1. PENDAHULUAN
Revolusi teknologi 4.0 menghadirkan teknologi-teknologi pengenalan diri (Biometrik) baru dan menawarkan berbagai fitur canggih. Teknologi pengenalan wajah menarik perhatian yang khusus karena potensinya untuk berbagai macam aplikasi, seperti untuk pengawasan dan keamanan, telekomunikasi, perpustakaan digital, dan interaksi manusia dan komputer.  Hal  ini  pada  umumnya  gambar  wajah  dapat  memberikan  informasi  spesifik  yang  berhubungan  dengan identifikasi  pribadi.  Telah  banyak  penelitian  dalam  mengeksploitasi  berbagai  konsep  dan  masalah  dalam  proses pengenalan  wajah dan langkah dalam merancang pengenalan wajah manusia.
Wajah merupakan bagian dari tubuh manusia yang menjadi fokus perhatian di dalam interaksi sosial, wajah memainkan  peranan  vital  dengan  menunjukkan  identitas  dan  emosi.  Kemampuan  manusia  untuk  mengetahui seseorang dari wajahnya sangat luar biasa. Dapat mengenali ribuan wajah karena frekuensi interaksi yang sangat lama.
Bahkan mampu untuk mengenali seseorang walaupun terjadi perubahan pada orang tersebut  karena bertambahnya. Oleh  karena  itu  wajah  digunakan  sebagai  organ  dari  tubuh  manusia  yang  dijadikan  indikasi  pengenalan  wajah seseorang .
Metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  wajah  salah  satunya  ialah  metode  fisherface. Fisherface merupakan salah satu  teknik dalam pengolahan citra digital yang berfugsi  untuk  mencocokan tiap-tiap bagian dari suatu citra dengan citra yang menjadi acuan. Metode ini sering digunakan untuk mengidentifikasi citra karakter huruf, angka,  sidikjari (fingerprint) dan  aplikasi-aplikasi  pencocokan  citra  lainnya.  Kelebihan  menggunakan  metode  ini adalah  saat  waktu  pemrosesan  hanya  memakan  waktu  yang  relative  singkat/cepat.  Ini  disebabkan  karena  proses fisherface menggunakan proses berupa matriks, sehingga sesuai untuk diterapkan kedalam sistem yang membutuhkan proses secara real-time . Tetap imetode ini juga memiliki kekurangan yaitu memerlukan template yang banyak agar hasil pengenalan akan semakin akurat dan optimal.
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 [1]. 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.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Citra Digital
Citra  digital  adalah  fungsi f(x,y) berukuran  M  baris  dan  N  kolom,  dengan x dan y adalah  koordinat  spasial,  dan amplitudo f di titik koordinat (x,y) dinamakan intensitas atau tingkat keabuan pada citra di titik tersebut dan nilai x,y serta nilai amplitudo f secara keseluruhan berhingga (finite) dan bernilai diskrit [2]. Citra digital dapat dituliskan dalam bentuk matriks sebagai berikut :
𝑓(𝑥, 𝑦) = [ 𝑓(0,0)          𝑓(0,1)           … … 𝑓(1,0)          𝑓(1,1)          … … :                    : 𝑓(0, 𝑁 − 1) 𝑓(1, 𝑁 − 1) : 𝑓(𝑀 − 1,0) 𝑓(𝑀 − 1,1) … … 𝑓(𝑀 − 1, 𝑁 − 1)
] (1)
Nilai pada suatu irisan antara baris dan kolom (pada posisi x,y) disebut dengan picture element, image element, pels, atau pixels. Istilah terakhir (pixel) paling sering digunakan pada citra digital.  Citra digital merupakan sebuah larik ( array ) yang berisi nilai-nilai real maupun komplek yang direpresentasikan dengan deretan bit tertentu. Sebuah citra digital dapat mewakili oleh sebuah matriks yang terdiri dari M kolom N baris, dimana perpotongan antara kolom dan baris  disebut  piksel  (piksel  = picture  element )  yaitu  elemen  terkecil  dari  sebuah  citra.  Piksel  mempunyai  dua parameter, yaitu koordinat dan intensitas atau warna. Nilai yang terdapat  pada koordinat (x,y)  adalah f(x,y), yaitu besar intensitas atau warna dari piksel di titik itu. Nilai suatu pixsel memiliki nilai dalam rentang tertentu, dari nilai minimum sampai nilai maksimum. Jangkauan yang digunakan berbeda-beda tergantung dari jenis warnanya. Namun secara umum jangkauanya adalah 0-255. Citra dengan penggambaran seperti ini digolongkan kedalam citra integer.

## 2.2 Citra Biner
Citra biner adalah citra digital yang hanya memiliki dua kemungkinan nilai pixel yaitu hitam dan putih. Citra biner juga disebut sebagai citra B & W ( black abd white ) atau citra monokrom. Hanya dibbutuhkan 1 bit untuk mewakili nilai  setiap  pixel  dari  citra  biner.  Citra  biner  sering  kali  muncul  sebagai  hasil  dari  proses  pengolahan  seperti segmentasi, pengambangan, morfologi, ataupun dithering.
Gambar 1. Contoh citra biner [6].

## 2.3 Algoritma Fisherface
Fisherface adalah salah satu metode yang digunakan untuk mengenali wajah. Metode ini adalah turunan dari Fisher’s Linear  Disciminant  (FLD)  yang  digabungkan  dengan  Principal  Component  Analysis  (PCA).  PCA  bertugas  untuk mereduksi data masukan agar memudahkan dan mempercepat proses FLD. FLD bertugas untuk menghasilkan matriks sebaran untuk  memudah kanklasifikasi  dan pengenalan. Pada akhirnya proyeksi  PCA dan proyeksi FLD digabung untuk  menghasilkan  proyeksi  data  keruang  fisher  yang  dinamakan  Fisherface. Algoritma Fisherface merupakan algoritma yang dikembangkan untuk menentukan matriks dan memaksimalkan rasio Scatter Class kedalam Scatter Class. Algortima Fisherface banyak digunakan untuk  menghasilkan set fitur sehingga kemampuan pengenalannya
dapat  ditingkatkan.  Untuk  mengidentifikasi  rasio  antara  wajah  masukkan  dengan training  set dilakukan  dengan mengidentifikasi kelas dan menghasilkan Scatter Class. Penentuan Scatter Class didasarkan pada analisis koefisien. Penentuan  kelas  berdasarkan  spesifikasi  probabilitas  dan  nilai  rata-rata  semua  kelas  [5].  Algoritma Fisherface memiliki beberapa tahapan sebagai berikut [6]:
1. Menghitung nilai rata-rata X  image data training X = ∑ 𝑋𝑗 𝑘 𝑗=1 𝑛
2. Menghitung nilai rata-rata Y image data training Y = ∑ 𝑌𝑗 𝑘 𝑗=1
𝑛
3. Menghitung nilai kovarian cov (x,y) = ∑ (𝑋𝑗−𝑋)(𝑌𝑗−𝑌)
𝑘 𝑗=1 𝑛
4. Membentuk kovarian matriks cov matriks = [ 𝑐𝑜𝑣(𝑥, 𝑥) 𝑐𝑜𝑣(𝑥, 𝑦) 𝑐𝑜𝑣(𝑦, 𝑥) 𝑐𝑜𝑣(𝑦, 𝑦) ]
5. Menghitung nilai rata-rata matriks kovarian ( Ẍ )
6. Menghitung matriks kovarian Scatter Within cov j =( x j - Ẍ ) ( x j - Ẍ ) T
7. Menghitung matriks Scatter Within S w = P j * (cov j ) 8. Menghitung Eigen Values AA T = US 2 V T

## 2.4 Pasfoto
Pasfoto  merupakan  fotokecil  yang  diambil  dari  kepala  sampai  dada  dengan  keadaan  tubuh  tegak  yang  sering diperlukan  sebagai  tanda  pengenal  atau  informasi  identitas  seseorang.  Pasfoto  digunakan  untuk  aktivitas  dan dokumentasi formal untuk pembuatan pasport, surat izin mengemudi, kartu tanda penduduk, pendaftaran smbtn, ijazah sekolah, foto wisuda dan untuk melamar pekerjaan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Program Implementasi Mendeteksi Wajah Dengan Metode Fisherface dari perancangan hanya satu form dan terdapat beberapa tombol untuk perintah- perintah yang dapat dilakukan oleh pengguna dan satu kotak tampilan gambar yang dipilih pengguna serta satu input  teks yang akan disisipkan. Adapun tombol-tombol tersebut adalah sebagai berikut:
1. Tombol Input Gambar
2. Tombol Proses Fisherface
3. Tombol  Kesamaan
4 Tombol  Batal
5. Tombol Tutup aplikasi
Gambar 1. Tampilan Awal Program
Pada gambar di  atas terdapat  tiga bagian yang aktif, yaitu tombol  Input  Gambar, kotak gambar penyimpanan, dan tombol Tutup Aplikasi. Pada saat aplikasi dijalankan semua gambar yang ada di dalam folder penyimpanan D:\gambar langsung ditampilkan secara otomatis dan berurutan.

## Tampilan Input
Tampilan input disediakan untuk pengguna dalam melakukan Input gambar yaitu terletak pada bagian tombol input. Pengguna dapat menekan tombol Input Gambar dan membuka  kotak dialog windows explorer penyimpanan gambar seperti  pada  gambar    2  di  bawah  ini.  Selanjutnya  pengguna  akan  memilih  gambar  yang  diinginkan  dan  menekan tombol Open.
Gambar akan tampil pada bagian tampilan gambar input pada aplikasi. Untuk gambaran tampilan gambar input dapat dilihat pada gambar 3 berikut ini.
Gambar 3. Gambar proses Fisherface
Pada  Gambar  3  tombol Proses  Fisherface dan  tombol  Simpan  aktif.  Penggunan  dapat  melakukan  proses mendeteksi  wajah  dengan  menekan  tombol Proses  Fisherface .  Setelah  selesai  pada  kotak  Tampilan  gambar menampilkan gambar yang telah terdeteksi kesamaannya dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 4. Gambar Hasil pengujian Fisherface
Pada gambar di atas dilakukan proses Fisherface pada gambar yg diinput. Proses Fisherface dapat dilakukan dengan menekan tombol Proses Fisherface Setelah proses Fisherface dilakukan maka tombol Tutup dapat dilakukan.

## 3.1 Hasil Pengujian
Hasil pengujian citra input menggunakan metode Fisherface. Fisherface melakukan proses terhadap nilai-nilai piksel citra grayscale dari masing-masing data citra input dan menggunakan persamaan Eigen Value dan Eigen Vector. Dari hasil  pengujian  citra  input  POTO  YUNI  2.jpg  memiliki  kesamaan  dengan  citra  POTO  YUNI.jpg  dengan  nilai persentase 89% dan memiliki kesalahan yang lebih kecil dikarenakan citra input dalam kondisi yang berbeda-beda, seperti ekspresi dan cahaya pada wajah.
Tabel  1. Pengujian Fisherface
No Foto Acuan Jumlah Foto yang dicocokkan Persentase Kesamaan (%) Foto Hasil Kesamaan
1. 1 89% 2. 2
No Foto Acuan Jumlah Foto yang dicocokkan Persentase Kesamaan (%) Foto Hasil Kesamaan 3. 3 79% 4. 4 73% 5. 5 69%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian dari penelitian ini yang telah dilakukan, maka dapat diambil kesimpulan teknik deteksi wajah  berhasil  diuji  dengan  melakukan  cara  penelusuran  citra  terhadap  citra  –  citra  yang  terdapat  pada  media penyimpanan  foto  tersebut.  Penerapan  metode Fisherface dalam  mendeteksi  wajah,  hasil  pengujian  citra  input menggunakan metode Fisherface melakukan proses terhadap nilai-nilai piksel citra grayscale dari masing-masing data citra input dan menggunakan persamaan Eigen Value dan Eigen Vector. Pengujian dilakukan dengan aplikasi yang telah dirancang berbasis visual terdiri dari beberapa bagian utama, yaitu input gambar, melakukan proses Fisherface dan hasil proses pengenalan memberikan akurasi yang cukup baik yaitu sebesar 100%.

## REFERENCES
[1]   F. Wajir, "Rancang bangun sistem pengenalan wajah dengan metode principall component analysis," vol. 1, no. 2, pp.59–75, 2016.
[2]   Putra, "Citra Digital," Pengolahan Citra, 2010.
[3]   Darma Putra, Pengolahan Citra Digital, Westriningsih, Ed. Yogyakarta: ANDI, 2010.
[4]   Al-Allaf, "Deteksi Wajah," 2014.
[5]   A. d. Harjoko, "Algoritma Fisherface," 2011.
[6]   U. d. Rahman, "Algoritma Fisherface," 2013.
[7]   A. R. d. M.Shalahuddin, Rekayasa Perangkat lunak, 2016.
[8]   K. Darmayuda, "Pemrograman Aplikasi Database," Microsoft Visual Basic.Net, 2008.