## PENGENALAN WAJAH BERBASIS MOBILE MENGGUNAKAN FISHERFACE DAN DISTANCE CLASSIFIER
I Nyoman Tri Anindia Putra1,Agus Harjoko2 1Teknik Informatika, STMIK STIKOM INDONESIA
Denpasar, Indonesia
2 Jurusan Ilmu Komputer dan Elektronika, FMIPA UGM Yogyakarta, Indonesia e-mail: trianindiaputra@stiki-Indonesia.ac.id1 , aharjoko@ugm.ac.id2

## Abstrak
Penelitian  ini  menggunakan  metode  fisherface  untuk  proses  pengambilan  fitur  dari  citra wajah  dan  menggunakan  metode  Euclidian  Distance,  Squared  Euclidian  Distance, Canberra  Distance,  dan  Bray  Curtis  Distance.  Basis  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  basis  Yale,  UB(University  of  Bern),  dan  ORL  (Olivetty  Research Laborary). Masukan yang diberikan pada sistem adalah citra wajah testing dari database. Keluaran  dari  sistem  ini  adalah  citra  wajah  yang  dikenali  oleh  sistem,  dimana masukan citra wajah akan di klasifikasi berdasarkan jarak kedekatan dengan database yang telah di training dan di simpan kedalam database.
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa sistem  yang  diuji  menggunakan  metode  fisherface untuk  proses  pengambilan  fitur  dari  citra  wajah  dan  menggunakan  metode  Euclidian Distance  memperoleh  akurasi  rata-rata  sebesar  91,7%,  Squared  Euclidian  Distance memperoleh  rata-rata  akurasi  sebasar  94%,  Canberra  Distance  memperoleh  akurasi sebesar 75,9%, dan Bray Curtis Distance memperoleh akurasi sebesar 81%.
Kata  kunci: Fisherface,  Euclidian  Distance,  Square  Distance,  Canberra  Distance,  Bray Curtis Distance

## Abstract
This research uses fisherface method to process features of the facial image and using these  methods  such  as  Euclidian  Distance,  Squared  Euclidean  Distance,  Canberra Distance and Distance Curtis Bray. The database used in this study is the base of Yale, UB (University of Bern), and ORL (Olivetty Research Laborary) .The input of this system is  testing  facial  image  from  database.  As  the  output,  facial  image  is  recognized  by  the system. Here, input of facial image will be classified based on approximation of database that has been training and stored into the database.
Result  of  this  research  showed  that  the  system  which  has  been  tested  by  using  the Fisherface method to take features of the facial image and using Euclidian Distance gain an average accuracy of 91.7%, Squared Euclidean Distance gain an average accuracy of 94% , Canberra Distance obtain an accuracy of 75.9%, and Bray Curtis Distance obtain an accuracy of 81%.
Keywords : Fisherface,  Euclidian  Distance,  Square  Distance,  Canberra  Distance,  Bray Curtis Distance

## PENDAHULUAN
Seiring dengan perkembangan teknologi  informasi,  kemajuan  dibidang pemograman  juga  mengalami  peningkatan kerumitan  dan  fungsi.  Salah  satu  bidang yang  sedang  berkembang  yaitu  sistem pengenalan  wajah  untuk  mengidentifikasi personal, yang memiliki akurasi tinggi serta
cepat dalam prosesnya. Begitu pula dengan perkembangan  teknologi  mobile  seperti smartphone dan tablet yang memungkinkan seseorang dapat dengan mudah menjalankan  berbagai  aktivitas  multitaskin. Hal ini menjadi pertimbangan bahwa sistem pengenalan  wajah  bisa  menjadi  lebih mudah  jika  dapat  diaplikasikan  pada
perangkat  mobile.  Permasalahan  lain  yang juga  menjadi  pertimbangan  Perangkat mobile merupakan perangkat yang menggunakan baterai sebagai
penggeraknya  sehingga  memerlukan  suatu efisiensi terutama masalah waktu pemrosesan,  mengingat  komputasi  yang tinggi  diperlukan  untuk  mengolah  suatu citra wajah. begitu banyaknya metode yang ada menjadi sulit bagi pengembang aplikasi pengenalan  citra  wajah  untuk  menentukan metode  mana  yang  lebih  baik  untuk diimplementasikan.
Pengenalan  wajah  adalah  salah satu sistem identifikasi yang dikembangkan berdasarkan perbedaan ciri wajah seseorang berbasis biometric yang memiliki keakuratan  tinggi  (Delac,  Grgic,  &  Grgic, 2005) Fisherface adalah  salah  satu  metode yang  telah  diuji  oleh  banyak  peneliti  dan menghasilkan  akurasi  yang  sangat  tinggi. Fisherface juga 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.  Pada  akhirnya  proyeksi  PCA  dan proyeksi FLD digabung untuk menghasilkan proyeksi  data  ke  ruang fisher yang dinamakan Fisherface . FLD bertugas untuk menghasilkan matriks sebaran untuk memudahkan  klasifikasi  dan  pengenalan. Distance  Classifier yang  umum  digunakan yaitu Euclidian  Distance .  Dimana  proses klasifikasi  dilakukan  setelah  pengambilan fitur  dari  citra  .  selanjutnya  dicari  jarak terdekat  dengan  fitur  yang  ada  di  dalam database . Kemudian diperoleh hasil klasifikasi citra yang uji.

## METODE
Sistem  pengenalan  wajah  dengan menggunakan  metode Fisherface dan untuk  proses  pengenalan  citra  wajah dengan  menggunakan Euclidian  Distance, Square  Distance,  Canberra  Distance, dan Bray  Curtis  Distance. Database  yang digunakan  untuk  menguji  sistem  adalah database Yale, UB ( University of Bern ), dan ORL ( Olivetti Research Laboratory)
(Simaremare  &  Kurniawan,  2016) . Adapun
data  keluaran  yang  akan  di  analisis  yaitu hasil  pengenalan  wajah  yang  dikenali  oleh sistem  berupa  label  dari  citra  yang  telah diberi label, akurasi dari proses pengenalan wajah  apabila  dilakukan  dengan  skenario pengujian, dan waktu yang dibutuhkan saat proses recognition pada mobile.
Pengenalan Pola Pengenalan pola ( Pattern Recognition )  adalah  bidang  ilmu  yang melakukan  proses    analisis  Gambar  yang inputnya  adalah  Gambar  ataupun  citra digital  dan  menghasilkan  output  suatu deskripsi dengan tujuan untuk mendapatkan  informasi  yang  disampaikan oleh  Gambar  atau  citra,  dengan  kata  lain meniru kemampuan manusia (Otak manusia  )  dalam  mengenali  suatu  objek atau pola tertentu (Ishak, 2013)

## Pengenalan Wajah
Pengenalan  wajah  adalah  salah satu sistem identifikasi yang dikembangkan berdasarkan perbedaan ciri wajah seseorang berbasis biometric yang memiliki keakuratan  tinggi  (D.  E.  Pratiwi,  2013). Pengenalan  wajah  merupakan  salah  satu pendekatan pengenalan pola untuk keperluan  identifikasi  personal  disamping biometik  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  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 (Studi, Informatika, & Indraprasta, 2017). Matriks Matriks didefinisikan sebagai susunan  persegi  Panjang  dari  bilangan  – bilangan  yang  diatur  dalam  baris  dan kolom.  Bilangan - bilangan  dalam  susunan tersebut dinamakan elemen dalam matriks. Bekerja  dalam  transformasi  linear.  Dengan kata  lain,  setiap  transformasi  linear  dapat direpresentasikan  dengan  matriks,  dan setiap  matriks  berhubungan  dengan transformasi  linear  yang  khas.  Matriks  dan determinan merupakan konsep yang sangat
penting  dalam  aljabar  linear,  dan  pertama kali diformulasikan oleh (Ismawan, 2015)

## Matriks Invers
Invers  dari  sebuah  matriks  bujur sangkar A,  disebut  juga  matriks  kebalikan, adalah sebuah matriks A - 1 yang memenuhi AA - 1 = I di mana I adalah matriks  identitas. Sebuah  matriks  bujur  sangkar  A  memiliki invers  jika  dan hanya jika determinan ||A|| ≠  0  (Lipschutz,    1991).  Matriks  yang memiliki invers disebut juga matriks non - si. Matriks Singular Matriks singular adalah matriks yang tidak memiliki invers.  Sebuah matriks  bujur sangkar A  adalah matriks singular  jika dan hanya jika determinan ||A|| = 0.
Matriks Kovarian Jika  terdapat  n  himpunan  yang dinotasikan  dengan  {X 1 },  {X 2 },  …,  {X n }, matriks kovarian orde pertama didefinisikan dengan  V ij =  cov(x i ,  x j )  ≡  [(x i - µ i ) (x j - µ j )] di  mana  µ i adalah  rata  –  rata  ( mean ). Matriks dengan orde lebih tinggi didefinisikan dengan V ij mn =  [(x i - µ i ) m (x j - µ j ) n ]. Elemen matriks individual V ij = cov(x i , x j ) disebut juga kovarian dari x i dan x j . Matriks Identitas Matriks  identitas  adalah  diagonal matriks paling sederhana yang didefinisikan oleh  I(X)  ≡  X  untuk  semua  vektor  X. Matriks  identitas  dapat dinotasikan  dengan 1,  I,  atau  E  (singkatan  dari  istilah  dalam Bahasa  Jerman  “ Einheitsmatrix ”;  Courant dan  Hilbert,  1989).  Matriks  identitas  juga dikenalan sebagai matriks unit.
Matriks    transpose    A    atau    A T adalah    matriks    yang    didapat    dengan menukar  setiap  baris  pada  A  menjadi kolom  pada  matriks  A T ,  (a ij =  a ji ),  dan memenuhi (A T ) - 1 = (A - 1 ) T .

## Vector Eigen
Vektor eigen adalah sebuah matriks persegi  n  x  n  memiliki  nilai  dan  vektor karakteristik  yang  lebih  sering  disebut sebagai  nilai  dan  vektor  eigen  (Y.  E. Pratiwi,  Kiftiah,  &  Ramadhani,  2017)Vektor eigen  dan  nilai  eigen  dalam  sebuah sistem  sangat  berpengaruh  pada  bidang fisika  dan  teknik,  di  mana  vektor  eigen ekuivalen dengan diagonalisasi matriks dan
sering muncul pada aplikasi – aplikasi yang umum seperti analisis stabilitas, fisika rotasi, sistem getaran, dan lainnya.
Dekomposisi  sebuah  matriks  bujur sangkar  A  menjadi  nilai  eigen  dan  vektor eigen  dikenal  dengan  dekomposisi  eigen, dan  adalah  fakta  bahwa  dekomposisi  ini selalu mungkin dilakukan selama matriksnya  adalah  matriks  bujur  sangkar dikenal dengan Eigen Decomposition Theorem .

## Pembentukan Matriks Data Pelatihan
Sebuah citra wajah yang berukuran wxh (N) dapat dipandang sebagai sebuah vektor kolom  yang  terletak  dalam  sebuah  ruang yang berdimensi wxh ( N  ). Jika terdapat M buah  citra  wajah  dalam N  ,  maka  akan terdapat M buah vektor kolom berdimensi N yang  tersusun  dalam  sebuah  matriks berukuran NxM ,  seperti  yang  diGambarkan sebagai matriks X.
Reduksi Dimesi Teknik yang digunakan untuk mereduksi dimensi citra yang tinggi menjadi subruang  citra  yang  lebih  rendah  adalah teknik PCA. Teknik ini akan membangkitkan suatu  himpunan  basis  orthonormal  yang disebut komponen utama ( principal component )  yang  memaksimalkan  sebaran dari seluruh data pelatihan yang diproyeksikan. Terdapat   M X , , X , X X  2 1  himpunan data pelatihan  dari  citra  wajah  asal.    Setelah dilakukan  pengurangan  dengan  rata-rata wajah,  maka  akan  dihasilkan  himpunan citra baru yang dinotasikan dengan   M Y , , Y , Y Y  2 1  . Setiap i Y
merepresentasikan  sebuah  citra  dengan rata-rata  wajah  nol  yang  berdimensi  N,   ) M , , , i ,( yi , , yi , yi Y t N i   2 1 2 1   .
Selanjutnya  vektor eigen dan  nilai eigen akan dihitung menggunakan metode
Snapshot
Eigenface
untuk tujuan menghemat biaya komputasi.

## Principal Component Analysis (PCA)
PCA  merupakan  sebuah  teknik  linear klasik  untuk  pereduksian  dimensi  data. Teknik  PCA  memilih  basis  optimal  yang dapat digunakan untuk merepresentasikan suatu  vektor  citra  yang  diberikan  oleh ruang eigen yang  dibentuk  dari  nilai-nilai
eigen yang  tidak  nol  ( nonzero  eigen values ) dari matriks kovarian seluruh citra tersebut.  Dengan  menggunakan  basis yang  dibentuk  oleh  ruang eigen tersebut dapat  dilakukan  reduksi  dimensi  dengan melakukan  transformasi  linier  dari  suatu ruang  berdimensi  tinggi  kedalam  ruang yang  berdimensi  lebih  rendah.  Untuk menentukan  dimensi  yang  lebih  rendah dengan galat ( error, information loss ) yang minimum dapat dilakukan dengan memilih sejumlah  nilai eigen yang  terbesar  dari ruang berdimensi tinggi tersebut. Tahapan tersebut merupakan gambaran umum dari metode  yang  disebut  Analisis  Komponen Utama  (Principal  Component  Analysis) (Suryadi, 2015)
PCA  bertujuan  untuk  mengekstraksi sebuah  subruang  dalam  arah  variansi yang  maksimum.  Keluaran  dari  vektor komponen  utama  w 1 ,  w 2 ,  ...,  w k adalah sekumpulan  vektor  yang  orthonormal yang  meng  gambarkan  vektor  eigen  dari matriks  kovarian  data  pelatihan  yang dihubungkan  dengan  k<N  nilai  eigen terbesar. PCA memiliki beberapa keunggulan  yaitu  dapat  bekerja  secara cepat  dan  membutuhkan  jumlah  memory yang kecil.

## Linear Discriminant Analysis
Sistem  Metode  pengelan  wajah fisherface merupakan  pengembangan  dari metode eigenface , metode fisherface menggunakan fisher ’ s linear Discriminant Analysis (FLD/LDA) untuk mereduksi dimensi runag fitur (Mustika Mentari, Yunita Arun  Sari,  Ratih  Kartika  Dewi,  2016). Metode LDA lebih optimal untuk melakukan diskriminasi  atau  klasifikasi  dibandingkan dengan PCA yaitu dengan memaksimalkan rasio  penyebaran  antar  kelas  terhadap penyebaran dalam kelas untuk
memudahkan
klasifikasi sehingga
fisherface dapat  digunakan  ada  dataset wajah dengan variasi yang besar (Fandiansyah,  jayanti,  yusmah  sari,  ika purwanti ningrum, 2017).
Algoritma K-Nearest Neighbor Sistem K-Nearest  Neighbor (KNN) termasuk kelompok instance-based learning .  Alogaritma  ini  juga  merupakan salah  satu  teknik lazy  learning .  KNN
dilakukan dengan mencari kelompok kobjek dalam  data  training  yang  paling  dekat (mirip)  dengan  objek  pada  data  baru  atau data  testing  (Hui-Ling  Chen,  Chang-Cheng Huang,Xin-Gang Yu, XinXu, 2013).

## Euclidian Distance
Euclidean  Distance adalah  metode yang  sering  digunakan  untuk  menghitung jarak  antara  2  vektor. Euclidean  Distance digunakan untuk mengklasifikasi data ( feature vector ). Euclidean distance menghitung  akar  dari  kuadrat  perbedaan  2 vektor (Wurdianarto, Novianto, & Rosyidah, 2014)

## Canberra Distance
Canberra  Distance diperkenalkan oleh  Lance  dan  Williams  pada  tahun  1966 lalu mengalami modifikasi oleh Adkons dan mulai digunakan sejak tahun 1967 (Anggraeny  &  Saputra,  2014) Canberra distance merupakan  salah  satu  metode dalam similarity  measurement dan  mirip dengan metode Manhattan , Yang membedakan  adalah  adanya  pembagian oleh penjumlahan dari nilai absolut nilai-nilai tersebut  (Lia  Fransiska,  Firli  Irhamni,  Budi Dwi Satoto, 2012)

## Bray Curtis Distance
Bray  Curtis  Distance  merupakan metode  normalisasi  yang  biasa  digunakan dalam botani, ekologi dan ilmu pengetahuan lingkungan. Bray Curtis Distance  ini  mempunyai  properti  jika  nilai yang  dibandingkan  tersebut  bernilai  positif, dan  nilai  nilainya  akan  berada  di  antara  0 dan 1 (Lusiana, 2013)

## Perancangan Pengujian Sistem
Basis  data  yang  akan  digunakan untuk  pengujian  sistem  pada  langkah  ini ditentukan  data  uji  akan  digunakan  dalam proses  pengenalan  wajah  ada  tiga  jenis basis  data  wajah  baku  yaitu, Yale,  The University  of  Bern (UB) dan ORL  (Olivetti Research Laboratory).
Sebagai  pemrosesan  awal,  seluruh citra  dari  seluruh  basis  data  wajah  yang digunakan akan dinormalisasi sehingga dua mata  diluruskan  pada  posisi  yang  sama. Seluruh  Basis Data Yale memuat 15 orang dengan  masing-masing  memiliki  11  citra. Subyek  bervariasi  terhadap  jenis  kelamin, ekspresi  wajah  (normal,  senang,  sedih, mengantuk,  terkejut,  dan  berkedip),  kondisi
pencahayaan (arah kiri, tengah dan kanan) dan  asesoris  wajah  (misalnya  pemakaian kacamata).    Basis  Data  UB  memuat  28 orang  yang  masing-masing  memiliki  10 citra  wajah  tegak  lurus  menghadap  ke depan  ( frontal ).  Basis  Data  UB  memiliki karakteristik adanya perubahan yang relatif kecil pada ekspresi wajah ( facial expression )  serta  perubahan  posisi  kepala ke  arah  kiri,  kanan,  atas  dan  bawah sebesar  30  derajat.  Basis  Data  ORL memuat  40 orang  dengan masing-masing
memiliki  10  citra.  Keseluruhan  dari  wajah dalam  Basis  Data  ORL    memiliki  variasi dalam  posisi,  rotasi,  skala,  dan  ekspresi wajah
(mata terbuka/tertutup, tersenyum/tanpa senyum).  Untuk beberapa individu,  Gambar  diambil  pada  waktu  yang berbeda, detil wajah bervariasi (kacamata/tanpa  kaca  mata).  Gambar  1 ditampilkan contoh citra yang telah dinormalisasi  dari  masing-masing  basis data wajah yang digunakan yaitu Yale, UB, dan ORL.
(a) (b) (c)
Gambar 1. Contoh citra wajah dari basis data (a)Yale, (b) UB dan (c) ORL
Adapun  2  skenario  pengujian  yang akan  dilakukan  untuk  menguji  sistem  yang pertama  bertujuan  untuk  memperoleh  hasil akurasi dan skenario pengujian yang kedua digunakan  untuk  memperoleh  waktu  yang dibutuhkan saat melakukan proses pengenalan  wajah  dengan  menggunakan device mobile dalam penelitian ini
digunakan Asus Zenfone 6 sebagai
perangkat  keras.  Berikut  langkah  langkah skenario pertama untuk memperoleh akurasi  yaitu  Pertama  dilakukan  training wajah  sebanyak  7  citra  wajah  secara  acak dari  10  citra  wajah  pada  setiap  citra  wajah yang  ada  pada  masing-masing    database citra  wajah.  Rincian  Pembagian  data  citra yang  akan  digunakan  untuk  pelatihan  dan pengujian ditunjukan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Detail Jumlah Database yang Digunakan Nama Database Jumlah Citra Latih Jumlah Citra Uji Total Citra Yale 105 45 150 UB 196 84 280 ORL 280 120 400
Pada  proses  training  dilakukan  normalisasi pada citra, reduksi dimensi dengan menggunakan  PCA  dan  ekstraksi  ciri dengan  menggunakan  metode Fisherface.
Setelah  proses  training  wajah,  didapatkan database  fitur  dari  citra  wajah  yang  sudah di  training.Selanjutnya  3  wajah  dari  setiap class pada database digunakan  sebagai data  uji  dilakukan  proses  konstruksi fisherface  yang  kemudian  di  klasifikasi dengan  menggunakan Euclidian  Distance, Squared  Euclidian  Distance,  Canberra Distance, dan Bray Curtis Distance. Setelah di  klasifikasi  didapat  hasil  yang  kemudian dibandingkan  dengan  metode  klasifikasi lain berdasarkan akurasi dari setiap metode klasifikasi  dengan  rumus  akurasi  data ( persentase data akurat yang diperoleh dari jumlah percobaan.
𝐴𝑘 𝑎 𝑖 = 𝐽 ℎ  𝑟  𝑤 ℎ 𝑦 ℎ  𝑟 x 100%
Skenario  yang  kedua  untuk  memperoleh waktu yang dibutuhkan saat proses pengenalan  wajah  pada  mobile  dilakukan beberapa  langkah  Langkah  pertama  dipilih 3  citra  wajah  secara  acak  dari  masing masing  basis  data  baik  itu  Yale,  UB,  dan ORL  sebagai  data  testing.Langkah  kedua dilakukan testing sebanyak 3 kali pengenalan  wajah  pada  setiap  database yang  telah  dipilih  secara  acak  satu  persatu untuk  memperoleh  waktu  yang  dibutuhkan
sampai  sistem  mengenali  citra  wajah sebagai  citra  wajah  kelas  ke  i.  Dimana masing  masing  dari  citra  yang  telah  dipilih di  testing  dengan  menggunakan  4  metode yang  telah  ditentukan  yaitu Euclidean Distance, Square Distance, Canberra Distance, dan Bray  Curtis  Distance guna memperoleh  perbandingan  waktu  pada setiap  metode  pada device yang  telah ditentukan.  Langkah  ketiga  setelah  di peroleh waktu yang dibutuhkan pada setiap data  testing,  dicari  rata  rata  waktu  yang dibutuhkan untuk proses pengenalan wajah pada setiap metode dengan persamaan
𝑎 𝑎 − 𝑎 𝑎  𝑎𝑘 =
ℎ 𝑤 ℎ  𝑟

## Arsitektur Sistem
Desain  sistem  pengenalan  wajah dengan  metode fisherface dan  beberapa metode  klasifikasi  wajah.  Secara  umum, desain  sistem  pada  pengenalan  wajah dapat dilihat pada Gambar 2 .
Gambar 2. Arsitektur Desain Sistem Pengenalan Wajah
Proses Pelatihan Database
citra yang akan digunakan.  Pada  tahap  training  akan dilakukan proses representasi wajah kedalam  matriks  yang  kemudian  dilakukan proses fisherface untuk memperoleh
database  yang  nantinya  akan  digunakan pada  saat  proses  testing.  proses  ekstraksi ciri  fitur  dari  database  yang  digunakan diantaranya  adalah  database  YALE,  UB, dan  ORL.  Adapun  scenario  pelatihan  yang dilakukan  yaitu  mengambil  7  citra  wajah
secara  acak  pada  setiap  kelas  wajah  yang ada  pada  database  citra  wajah  kemudian dilatih dengan menggunakan fisherface dan disimpan  dalam  database  untuk  proses klasifikasi selanjutnya.

## Proses Testing
citra  yang  akan  digunakan  yang akan dilakukan pada computer (PC). Selain itu  sistem  pengenalan  wajah  juga  dibuat berbasis  mobile.  Sistem  pengenalan  wajah pada mobile hanya digunakan untuk proses testing. Desain  sistem  pengenalan  wajah dengan  metode fisherface dan  beberapa metode klasifikasi wajah.

## Input Data Pelatihan
Sebelum melakukan konstruksi Fisherface, terlebih  dahulu  disiapkan  data citra  yang  akan  dilatih,  dimana  data  citra direpresentasikan  kedalam  matriks  yang kemudian  dilakukan  konstruksi Fisherface dan konstruksi metode classifier.

## Konstruksi fisherface
terdiri  dari  perhitungan  PCA  dan LDA.  Dimana  proses  dari  PCA  digunakan untuk proses reduksi dimensi yang bertujuan untuk mengurangi proses
komputasi  yang  selanjutnya  dilakukan proses  LDA  dan  menghasilkan  hasil  yang bernama Fisherface.
1. Buat sebuah matrix x dengan setiap kolomnya
mempresentasikan
sebuah  gambar,  dimana  setiap gambar  direlasikan  dengan  sebuah kelas dalam vector kelas c
= { , … , } = { , … , } 2.  Hitung nilai sebaran antar kelas dan sebaran  antar  dalam  kelas  yaitu  Sb dan Sw dimana Ni direpresentasikan  sebagai  jumlah
sampel  training  pada  kelas  i, 𝜇
direpresentasikan  sebagai  rata – rata dari sampel data training kelas  dengan  label  i  dan  µ direpresentasikan  sebagai  rata  - rata  total  dari  data  sampel.  Untuk mencari  Subspace  dimana  nilai  Sb yaitu  sebaran  antar  kelas  harus maksimal  dan  Sw  yaitu  jarak minimal sebaran dalam kelas
= ∑ 𝑁 = 𝜇 − 𝜇 𝜇 − 𝜇 𝑇
𝑤 = ∑ ∑ 𝑥 − 𝜇 𝑥 − 𝜇 𝑇 𝑋 𝜖𝑋 =
3.  Kemudian lakukan linear
discriminant  analysis  (Wfld)  dan maksimalisasi rasio determinant terhadap  penyebaran  dalam  kelas dan  antar  kelas.  Nilai fisherface merupakan :

## =

## Konstruksi Metode Classifier
Setelah  diperoleh  hasil  dari  dari konstruksi Fisherface kemudian  dilakukan Klasifikasi  dengan  menggunakan  metode Euclidian Distance, Square Distance, Canberra Distance, dan BrayCurtis
Distance .  Dimana  hasil  dari  konstruksi Fisherface pada  saat  proses  training  dan proses  Testing  di  lakukan  klasifikasi berdasarkan jarak terdekat dengan menggunakan metode klasifikasi yang telah disebutkan.  Dimana  jarak  terdekat  akan menjadi  acuan  dalam  pengenalan  wajah dari  sistem  yang  akan  di  buat.Langkah- langkah untuk menghitung metode alogaritma K-Nearest Neighbor :
a.  Menentukan  parameter  K  (jumlah tetangga paling dekat) hal ini sangat
penting karena sangat mempengaruhi noise yang dihasilkan, sehingga diperlukan cara
untuk  memperoleh  nilai  K  yang
optimal.hal tersebut harus dilakukan optimasi parameter.
Untuk
menentukannya  pada  penelitian  ini menggunakan cross validation.
b.  Menghitung  kuadrat  jarak Euclid
(queri instance) masing-masing
objek  terhadap  data  sampel  yang diberikan.
c. Kemudian  mengurutkan  objek-objek tersebut  ke  dalam  kelompok  yang mempunyai jarak Euclid terkecil.
d.  Mengumpulkan kategori
Y
(Klasifikasi Nearest Neighbor )
Dengan  menggunakan  katagori Nearest Neighbor yang  paling  mayoritas  maka dapat  diprediksi  nilai  queri  instance  yang telah dihitung.
Gambar 3 Desain Sistem Pengenalan Wajah pada Mobile

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  pengenalan  wajah  dari  sistem pengenalan  wajah  dengan  menggunakan metode fisherface dengan empat  metode klasifikasi  untuk  proses  pengenalan  citra wajah yaitu dengan menggunakan Euclidian distance, Square distance, Canberra  Distance, dan Bray  Curtis distance berupa akurasi dari setiap metode yang  dibandingkan,  serta  waktu  yang dibutuhkan  saat  proses recognition pada device mobile dengan menggunakan
database Yale, UB (University of Bern), dan ORL (Olivetti Research Laboratory).
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  dengan menggunakan  metode Euclidian  Distance, Square  Distance,  Canberra  Distance, dan Bray  Curtis  Distamce didapat  hasil  akurasi terbaik yang bervariasi dengan menggunakan database Yale, UB, dan ORL adalah Square  Distance dengan  hasil akurasi  rata-rata  0,912  pada  database YALE  dengan  jumlah  data  sebanyak  150 citra  wajah,  0,935  pada  database  UB dengan  jumlah  data  sebanyak  280  citra wajah,  dan  0,94  pada  database  ORL
dengan  jumlah  data  sebanyak  400  citra wajah  sehingga  metode  klasifikasi Square Distance pada hasil penelitian ini memperoleh akurasi yang tertinggi dibandingkan  dengan  metode  klasifikasi lainnya.
Gambar 4. Rata Rata Akurasi dengan Database Yale
Gambar 5. Rata Rata Akurasi dengan Database University of Bern
Gambar 6. Rata Rata Akurasi dengan Database Olivetti Research Laboratory
Pengujian  waktu  yang  dibutuhkan untuk  satu  kali  proses  pengenalan  wajah dilakukan  pada device  mobile (Asus Zenfone  6).  Pengujian  ini  dilakukan  untuk
mengetahui  seberapa  cepat  waktu  yang dibutuhkan untuk proses pengenalan wajah pada  device  mobile  yang  dalam  penelitian ini  menggunakan mobile ASUS  Zenfone  6.
0.912 0.901 0.759 0.81 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Square Euclidean Canberra Bray Curtis
Akurasi Rata-Rata Data Yale
0.935 0.917 0.701 0.793 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Square Euclidean Canberra Bray Curtis
Akurasi rata-rata Database UB
0.94 0.906 0.688 0.777 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Square Euclidean Canberra Bray Curtis
Akurasi Rata-rata Database ORL
Adapun  skenario  pengujian  yang  dilakukan yaitu  menggunakan  tiga  citra  wajah  dari masing – masing database yaitu YALE, UB, dan  ORL  secara  acak  untuk  dijadikan sebagai  data  testing.  Selanjutnya  saat proses  pengenalan  wajah,  dihitung  berapa lama  waktu  yang  dibutuhkan  sampai  tahap
akhir  selesai  dilakukan.  Dimana  metode yang dibandingkan yaitu Euclidean
Distance, Square Distance, Canberra Distance,  Bray  Curtis  Distance bertujuan untuk  memperoleh  perbandingan  waktu proses yang dibutuhkan.
Tabel 2. Hasil Waktu Proses Pengenalan Wajah Database Yale
Waktu Proses Pengenalan Wajah YALE (15 Kelas Citra Wajah) Euclidean Distance Square Distance Canberra Distance Bray Curtis Distance Test 1 10 detik 8 detik 8 detik 8 detik Test 2 9 detik 8 detik 8 detik 8 detik Test 3 9 detik 8 detik 8 detik 8 detik Rata – Rata 9.3 detik 8 detik 8 detik 8 detik
Tabel 3. Hasil Waktu Proses Pengenalan Wajah Database University of Bern
Waktu Proses Pengenalan Wajah UB ( University of Bern ) (28 Kelas Citra Wajah) Euclidean Distance Square Distance Canberra Distance Bray Curtis Distance Test 1 43 detik 37 detik 38 detik 36 detik Test 2 40 detik 36 detik 37 detik 36 detik Test 3 41 detik 36 detik 37 detik 36 detik Rata – Rata 41.3 detik 36.3 detik 37.3 detik 36 detik Tabel 4. Hasil Waktu Proses Pengenalan Wajah Database Olivetti Research Laboratory

## Waktu Proses Pengenalan Wajah
ORL ( Ollivety Research Laboratory ) (40 Kelas Citra Wajah) Euclidean Distance Square Distance Canberra Distance Bray Curtis Distance Test 1 101 detik 98 detik 100 detik 91 detik Test 2 107 detik 98 detik 99 detik 93 detik Test 3 103 detik 90 detik 99 detik 90 detik Rata – Rata 103.6 detik 95.3 detik 99.3 detik 91.3 detik SIMPULAN Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan  yang  telah  dilakukan,  dapat ditarik  beberapa  kesimpulan  yaitu  metode klasifikasi  terbaik  berdasarkan  akurasi  dari metode Euclidian Distance, Square Distance, Canberra Distance,
dan BrayCurtis  Distance  yang  di  kombinasikan
dengan metode fisherface maka didapatkan hasil akurasi yang terbaik yaitu hasil square Distance  dengan  rata-rata  akurasi  sebesar 91,2% menggunakan database Yale, 93,5% menggunakan  database  UB,akurasi  94% menggunakan database ORL.
Database citra wajah yang digunakan sangat  mempengaruhi  akurasi  dari  hasil pengenalan wajah.
Banyaknya database citra wajah yang digunakan  sangat  mempengaruhi  waktu yang dibutuhkan untuk melakukan pengenalan wajah oleh sistem pada device mobile .
Rata  rata  waktu  yang  dibutuhkan sistem  pengenalan  wajah  untuk melakukan proses  pengenalan  wajah  pada device
mobile Asus  Zenfone  6  dan  Samsung  J7 Prime dengan menggunakan metode fisherface dengan Metode klasifikasi metode Euclidian Distance, Square Distance,  Canberra  Distance,  dan Bray Curtis Distance

## DAFTAR PUSTAKA
Anggraeny,  F.  T.,  &  Saputra,  W.  J.  S. (2014). BERDASARKAN JARAK MINIMUM PADA PENGENALAN WAJAH 2D MENGGUNAKAN DIAGONAL PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS, IX , 59 – 64.
Delac,  K.,  Grgic,  M.,  &  Grgic,  S.  (2005). Independent  comparative  study  of PCA,  ICA,  and  LDA  on  the  FERET data  set. International  Journal  of Imaging  Systems  and  Technology ,
15 (5), 252 – 260. https://doi.org/10.1002/ima.20059
Ishak, M. D. U. M. (2013). Pengenalan Pola Wajah  Menggunakan  Webcam  Untuk Absensi  dengan  Metode  Wavelet, 12 (2), 95 – 108.
Ismawan, F. (2015). Hasil Ekstraksi Algoritma Principal Component Analysis  (  PCA  )  untuk  Pengenalan Wajah  dengan  Bahasa  Pemograman
Java  Eclipse  IDE. Sisfotek  Global , 2 (1), 26 – 30. Retrieved
from
http://journal.stmikglobal.ac.id/index.ph p/sisfotek8/article/view/35
Lusiana, V. (2013). Deteksi Tepi pada Citra Digital  menggunakan  Metode  Kirsch dan  Robinson. Teknologi  Informasi DINAMIK , 18 (2), 182 – 189. Pratiwi, D. E. (2013). Implementasi
Pengenalan Wajah Menggunakan PCA ( Principal Component Analysis ). Ijeis , 3 (2), 175 – 184. https://doi.org/10.22146/ijeis.3892
Pratiwi,  Y.  E.,  Kiftiah,  M.,  &  Ramadhani,  E.
W. (2017). Penentuan Nilai Eigen Dan
Vektor  Eigen  Matriks  Interval, 6 (02),
17 – 26.
Simaremare,  H.,  &  Kurniawan,  A.  (2016).
Perbandingan  Akurasi  Pengenalan Wajah  Menggunakan  Metode  LBPH dan  Eigenface  dalam  Mengenali  Tiga
Wajah  Sekaligus  secara  Real-Time. Jurnal  Sains,  Teknologi  Dan  Industri , 14 (1), 66 – 71.
Studi,  P.,  Informatika,  T.,  &  Indraprasta,  U. (2017).  TERHADAP  PENGENALAN CITRA WAJAH Nunu Kustian Suryadi,  A.  (2015).  Sistem  Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Principal Component  Analysis  (  Pca  )  Dengan Algoritma  Fuzzy  C-Means  (  Fcm  ). Mosharafa , 4 (2),  58 – 65.  Retrieved from
http://e- mosharafa.org/index.php/mosharafa/ar ticle/view/mv4n2_2/194
Wurdianarto,  S.  R.,  Novianto,  S.,  & Rosyidah,  U.  (2014).  Perbandingan Euclidean  Distance  Dengan  Canberra Distance  Pada  Face  Recognition. Techno.COM , 13 (1),  31 – 37.  Retrieved from http://publikasi.dinus.ac.id/index.php/te chnoc/article/viewFile/539/315