## Penerapan Metode Kohonen SOM Dalam Pengenalan Karakter Seseorang Melalui Bentuk Bibir
Dian Fitriani, Faisol, Tony Yulianto
Universitas Islam Madura E-mail: fitrianidian86@gmail.com

## ABSTRAK
Karakter  adalah  kebiasaan  yang  dilakukan  secara  berulang-ulang  serta  bisa  mencirikan  seseorang.  Dalam  prosesnya, pengenalan  karakter  bisa  dikenali  melalui  beberapa  hal  salah  satunya  dari  instrumen  di  wajah,  karena  wajah  bisa mengekspresikan perasaan seseorang, salah satu instrumen wajah yang bisa dikenali yaitu dilihat dari bentuk bibir, karena bibir berhubungan dengan kemampuan komunikasi. Sehingga dalam penelitian ini dikhususkan pada pengenalan karakter bentuk bibir. Pengenalan karakter dari bentuk bibir disini menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan metode Kohonen SOM. Adapun metode  Kohonen  SOM  tidak  dapat  dilakukan  secara  langsung  karena  bentuk  bibir  diubah  dari  bentuk  citra  diekstraksi menggunakan PCA untuk bisa dilakukan proses pengolahan menggunakan Kohonen SOM. Dari hasil penelitian ini dilakukan Pada citra 20 mahasiswa, yang sesuai dengan bibir jenis ke-1 tidak ada, jenis ke-2 ada 3 mahasiswa, jenis ke-3 ada 7 mahasiswa, jenis ke-4 ada 3 mahasiswa, jenis ke-5 ada 2 mahasiswa, dan jenis ke-6 ada 5 mahasiswa
Kata Kunci: Bibir, Karakter, Kohonen SOM, PCA.

## 1. PENDAHULUAN
Manusia  adalah  makhluk  hidup  yang  memiliki karakter bervariasi dan unik antara satu sama lainnya.
Kata karakter berasal dari bahasa Yunani yang berarti “to  mark” (menandai)  dan  memfokuskan  pada bagaimana mengaplikasikan nilai  kebaikan  dalam bentuk tindakan atau tingkah laku.  Karakter  adalah kebiasaan  yang  dilakukan  secara  terus-menerus  dan berulang-ulang  serta  bisa  mencirikan  seseorang (Pratama,  2015).  Sebagai  makhluk  sosial  manusia perlu  berinteraksi  antar  sesama.  Interaksi  tersebut dapat  dilakukan  dalam  bentuk  pertemanan,  bisnis, maupun  asmara.  Pada  prosesnya  dapat  terjalin keseimbangan dan keserasian antar sesama, sehingga seseorang  berusaha  mengenali  seperti  apakah karakter  orang  yang  dihadapi.  Dalam  proses pengenalan  karakter  dapat  diamati  dengan  beberapa bagian wajah.
Wajah  adalah  bagian  depan  dari  kepala  pada manusia  meliputi  dahi,  alis,  mata,  hidung, bibir dan lainnya,  yang  semuanya  memiliki  ciri-ciri  berbeda dan mencerminkan karakter tertentu. Dengan melihat bagian wajah, ini merupakan  cara yang  paling aman dan cepat untuk mengenali karakter seseorang karena wajah  merupakan  anggota  tubuh  yang  biasanya pertama  kali  dipandang  (Tickle,  2015).  Salah  satu bagian  wajah  yang  dapat  mengenali  karakter seseorang yaitu bibir. Dalam ilmu psikologi terdapat cabang  ilmu  yang  mengenali  karakter  seseorang melalui bentuk wajah yaitu ilmu fisiognomi.
Fisiognomi  berasal  dari  bahasa  inggris  yaitu pshyognomy yang merupakan singkatan dari physiologi (fisiologi)  dan anatomy (anatomi) (Mu'min,  2015).  Fisiognomi  adalah  ilmu  meramal karakter  seseorang  dengan  melihat  bentuk  mata, hidung, gigi, telinga, bibir dan bagian wajah lainnya (Juliasmi, dkk. 2012). Pada penelitian ini pengenalan
karakter  hanya  difokuskan  pada  bentuk  bibir  dalam berkomunikasi  antar sesama,  menggunakan  jaringan syaraf tiruan (JST) dengan metode Kohonen SOM.
Jaringan syaraf tiruan  (JST)  merupakan  bidang ilmu  yang  banyak  digunakan  dalam melakukan pengenalan  pola  suatu  obyek,  banyak  obyek  yang dapat  digunakan  untuk pengenalan  pola  seperti pengenalan  karakter  pola  wajah.  Jaringan  syaraf tiruan  (JST) adalah sistem  pemroses  informasi  yang memiliki  karakteristik  mirip  dengan  jaringan  syaraf biologi (Siang J. J., 2005). Terdapat dua jenis metode pembelajaran  pada  jaringan  syaraf  tiruan,  yaitu pembelajaran  terawasi (Supervised  Learning) dan pembelajaran tidak terawasi (Unsupervised Learning) . Metode pembelajaran pada jaringan syaraf disebut  terawasi  jika output yang  diharapkan  sudah diketahui  sebelumnya.  Pada  metode  pembelajaran yang  tidak  terawasi  ini  tidak  memerlukan  target output dan Kohonen SOM termasuk pembelajaran tak terawasi.
Kohonen  SOM merupakan  suatu  metode  yang dapat  digunakan  untuk  pengenalan  suatu  pencitraan yang diperkenalkan  pertama  kali  oleh  Tuevo Kohonen.  Di  dalam  suatu  proses Character Recognition yang mempunyai basis metode Kohonen tidak  terdapat hidden  layer .  Proses  pengenalan  dari metode  ini  meggunakan  fungsi  ketetanggaan  untuk menentukan properti dari topologi input -nya (Adrian, 2012).
Dalam  penelitian  ini  penulis  membahas  tentang pengenalan karakter bagian wajah yaitu bibir, karena bibir berhubungan  dengan  kemampuan  komunikasi dan menjaga hubungan dengan orang lain. Bibir juga dapat  mengatakan  sesuatu  yang  terdapat  dalam tubuhnya hanya dari warna dan teksturnya (Prasetyo, 2013).
Untuk  mengaplikasikan  pengenalan  karakter melalui bentuk bibir menggunakan  metode Kohonen perlu  diawali  dengan  menggunakan  PCA  untuk mencari nilai eigen , dan menghitung  jarak dari hasil PCA  yang  kemudian  jarak  tersebut  di  masukkan kedalam metode Kohonen.

## 2. BAHAN DAN METODE 2.1 Bahan dan Alat
Dalam  penelitian  menggunakan  windows  7  dan software pendukung komputasi yaitu Matlab R2013a, jaringan wifi dan koneksi internet.

## 2.2 Metode
Pada  subbab  ini  akan  dijelaskan  tentang  metode yang  digunakan  dalam penelitian ini disertai dengan pustaka  yang  mendasari  teori  dalam  penelitian  ini, seperti  penelitian  sebelumnya,  pengertian  Karakter, bibir, citra digital, Ekstraksi ciri menggunakan PCA, Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)dan  Metode  kohonen SOM.  Adapun  untuk  langkah-langkah  dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar1. Diagram alir penelitian

## 2.3 Penelitian Sebelumnya
Berdasarkan peneliti Hardiansyah (2015) dengan penelitian  yang  berjudul  ”Pengenalan  Ekspresi Wajah  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan
Kohonen Self
Organizing Maps (K-SOM)
Berdasarkan eksperimen yang  telah dilakukan, maka diperoleh nilai 0.8 dengan tingkat akurasi yang tinggi dan  jumlah  data  pengujian  terbaik  30  citra  ekspresi wajah dengan kinerja 89.58%.
Sedangkan  untuk  penelitian  yang  dilakukan  oleh Adrian  (2012)  dengan  penelitian  yang  berjudul “Analisa Dan Implementasi Metode Kohonen Newral Network Untuk  Pengenalan  Karakter  Huruf  Arab” dengan  Persentase error Kohonen neural  network dalam  proses  pengenalan  karakter  mencapai  80% ( very  good )  untuk   15  sampel   pola  yang   terdiri dari    3    huruf isolated (terpisah),  77,14% ( satisfactory ) untuk 140 sampel pola yang  terdiri dari keseluruhan    bentuk  huruf isolated (terpisah)  dan 70,32% (satisfactory) untuk  310  sampel  pola  yang terdiri    dari    keseluruhan    bentuk    huruf isolated (terpisah),  dan  beberapa  dari  bentuk beginning (awal), middle (tengah), serta end (akhir).

## 2.4 Pengertian karakter
Manusia  adalah  makhluk  hidup  yang  memiliki karakter bervariasi dan unik antara satu sama lainnya, Kata karakter berasal dari bahasa Yunani yang berarti “to  mark” (menandai)  dan  memfokuskan  pada bagaimana  mengaplikasikan  nilai  kebaikan  dalam bentuk  tindakan  atau  tingkah  laku.  Karakter  adalah kebiasaan  yang  dilakukan  secara  terus-menerus  dan berulang-ulang  serta  bisa  mencirikan  seseorang (Pratama, 2015)
2.5 Pengertian Bibir Bibir berhubungan dengan kemampuan komunikasi  dan  menjaga  hubungan  dengan  orang lain,  baik  dalam  hubungan  bisnis,  pertemanan  atau asmara.  Bibir  juga  dapat  mengatakan  sesuatu  yang terdapat  dalam  tubuhnya  hanya  dari  warna  dan teksturnya (Prasetyo, 2013). Citra untuk bobot output dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data untuk bobot 𝒘 Jenis Bibir Gambar Bibir Karakter Bibir atas lebih tipis dari bibir bawah Dalam percintaan, tidak mampu membalas cinta pasangannya hampir tidak mampu memberi respon, terkesan mencibir. Bibir penuh Peduli dan peka komunikatif secara sosial mudah bergaul Mulai Konversi Data Menggunakan PCA
Analisa Hasil PCA Menggunakan Kohonen Simulasi Selesai Studi Literatur Pengumpulan Data Penarikan Kesimpulan Penulisan Laporan
Bibir atas dan bawah sama tebal tipisnya Pengertian dan komunikatif, memiliki penilaian yang bagus. Kata-katanya umumnya sopan dan terkendali. Bibir lebar Ekspresif dan punya selera yang bagus, tapi kadang sangat vokal ketika tertekan, gampang curhat kalau ada masalah
Bibir kecil
Pelit, egois, narsis, dan
butuh pengakuan dalam berkomunika si sangat sulit untuk menyenangk an orang lain. Bibir melengkun g keatas Optimis dan positif thinking

## 2.6 Citra Digital
Citra  merupakan  nama  lain  dari  gambar,  istilah citra  biasanya  digunakan  dalam  bidang  pengolahan citra.  Citra  diartikan  sebagai  fungsi  dua  variabel 𝑓(𝑥, 𝑦) , 𝑥 dan 𝑦 adalah  koordinat  spasial  dan  nilai 𝑓(𝑥, 𝑦) adalah  intensitas  citra  pada  koordinat tersebut.  Sedangkan  citra  digital  adalah  citra  yang telah  mengalami  proses  digitalisasi  yang  digunakan sebagai  masukan  pada  proses  pengolahan  citra menggunakan komputer.
𝑓(𝑥, 𝑦) = [ 𝑓(0,0) 𝑓(0,1) ⋯         𝑓(0, 𝑁 − 1) 𝑓(1,0) 𝑓(1,1) ⋯ 𝑓(1, 𝑁 − 1) ⋮ 𝑓(M − 1,0) ⋮ 𝑓(M − 1,1) ⋮ ⋯ ⋮ 𝑓(M − 1, N − 1) ] (1)

## 2.7 Ekstraksi Ciri Menggunakan PCA
Ekstraksi  ciri  merupakan  proses  pengindeksan suatu database citra  dengan  isinya.  Secara matematik,  setiap  ekstraksi  ciri  merupakan encode dari vektor n dimensi yang disebut dengan vektor ciri.
Komponen  vektor  ciri  dihitung  dengan  pemrosesan citra  dan  teknik  analisis  serta  digunakan  untuk membandingkan  citra  yang  satu  dengan  citra  yang lain. Ekstraksi ciri citra dilakukan dengan mengubah dimensi  tiap  citra  menjadi  satu  kolom  sehingga
menjadi  vektor  matriks  untuk  tiap  citra.  Vektor- vektor  ini  kemudian  digabung  menjadi  satu  matriks besar  sebagai  masukkan  untuk  proses  ekstraksi  ciri (Fiqhi, dkk. 2015)
Principal Component Analysis adalah teknik yang digunakan  untuk  menyederhanakan  suatu  data, dengan  cara  mentransformasi  linear  sehingga terbentuk  sistem  koordinat  baru  dengan  variansi maksimum.  Dalam  metode  PCA  informasi  yang paling  baik  mendeskripsikan  wajah  diturunkan  dari citra wajah secara keseluruhan.
PCA memerlukan masukan data yang mempunyai sifat zero - mean pada setiap citranya. Sifat zero - mean pada  masing-masing  citra  data  bisa  didapatkan dengan  mengurangkan  semua  nilai  dengan  rata- ratanya.  Set  data 𝑋 dengan  dimensi 𝑀 × 𝑁 ,  dimana 𝑀 adalah  baris  dan 𝑁 kolom,  akan  tampak  pada persamaan (2) (Hardiansyah, 2015).
𝑋 = [ 𝑥 11 𝑥 12 ⋯ 𝑥 1𝑁 𝑥 21 𝑥 22 ⋯ 𝑥 2𝑁 ⋮ 𝑥 𝑀1 ⋮ 𝑥 𝑀2 ⋮ ⋮ ⋯ 𝑥 𝑀𝑁 ] (2)
Untuk  menghitung  rata-rata  seluruh  sampel  data diperoleh dengan menggunakan persamaan (3):
𝑥̅ 𝑗 = ∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑛 𝑖𝑗=1 𝑛 (3)
Untuk  citra  ke- 𝑗 ,  semua  nilai  pada  kolom  dari persamaan  (2)  dikurangi  dengan  rata-ratanya  pada persamaan  (3)  dan  diformulasikan  pada  persamaan (4).
𝑥 𝑖𝑗 ′ = 𝑥 𝑖𝑗 − 𝑥̅ 𝑗 (4)
dengan:
𝑋 ′ = [𝑥 𝑖𝑗 ′ ] 𝑖   = 1,2, … , 𝑀 𝑗   = 1,2, … , 𝑁 𝑥̅ 𝑗 = nilai rata-rata kolom ke- 𝑗
Selanjutnya dilakukan proses untuk mendapatkan matriks  kovarian  dari  persamaan  (4),  yaitu 𝐶 pada persamaan (5).
𝐶 = 1 𝑀 𝑋 ′ . 𝑋 ′ 𝑇 (5)
dengan
𝑋 ′ 𝑇 adalah matriks transpose dari 𝑋 ′
Nilai eigen dan vektor eigen dari matriks kovarian pada  persamaan  (5)  dihitung  dengan  menggunakan persamaan (6) dan (7).
|𝐶 − 𝜆𝐼| = 0 (6) (𝐶 − 𝜆𝐼)𝜈 = 0 (7)
dengan:
𝐶  = Matriks kovarian 𝐼   = Matriks Identitas 𝜆  = Nilai eigen 𝜈  = Vektor eigen Nilai eigen yang  terbesar yang  berkorespondensi terhadap  nilai  vektor eigen yang  terbesar  dipilih menjadi Principal  Component .  Vektor eigen yang
disusun  dari  yang  terbesar  ke  yang  terkecil  dipilih menjadi vektor citra.
𝑉𝐹 =   (𝑒𝑖𝑔 1 , 𝑒𝑖𝑔 2 , 𝑒𝑖𝑔 3 , ⋯ , 𝑒𝑖𝑔 𝑛 ) (8)
Untuk  mencari Principal  Component dengan 𝑋 ′ adalah transpose data awal dari persamaan (2) dengan rumus:
𝑃𝐶 = 𝑋 ′ × 𝑉𝐹 𝑇
(9)
Dari  persamaan (9),  kemudian dilakukan transformasi  data  untuk  menghasilkan  data  PCA dengan 𝑋 sebagai data awal.
𝑃𝐶𝐴 𝑑𝑎𝑡𝑎 = 𝑃𝐶 𝑇 × 𝑋 ′ (10)
2.8 Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
Menurut  Siang  (2005),  jaringan  syaraf  tiruan (JST)  adalah  sistem  pemroses  informasi  yang memiliki  karakteristik  mirip  dengan  jaringan  syaraf biologi.  JST  dibentuk  sebagai  generalisasi  model matematika  dari  jaringan  syaraf  biologi,  dengan asumsi bahwa:
• Pemrosesan informasi terjadi pada banyak elemen sederhana (neuron) .
• Sinyal dikirimkan diantara neuron-neuron melalui penghubung-penghubung.
• Penghubung  antar neuron memiliki  bobot  yang akan memperkuat atau memperlambat sinyal.
• Untuk menentukan output ,  setiap neuron menggunakan  fungsi  aktifasi  (biasanya  bukan fungsi linear )  yang  digunakan  pada  jumlahan input yang  diterima.  Besarnya output ini selanjutnya dibandingkan dengan batas ambang.
2.9 Kohonen Self Organizing Maps (SOM)
Kohonen Self  Organizing  Map (SOM) adalah jenis jaringan syaraf tiruan yang dilatih menggunakan pembelajaran  tanpa  pengawasan  (tak  terawasi). Jaringan  syaraf  tiruan  Kohonen  tidak  menggunakan fungsi  aktivasi.  JST  Kohonen  SOM  tidak  memiliki bobot  bias  (Heaton,  2007).  Struktur  Kohonen  SOM terdiri  dua  lapisan (layer) yaitu  lapisan input dan lapisan output .  Setiap neuron dalam lapisan input terhubung  dengan  setiap neuron lapisan output , dimana  setiap neuron dalam  lapisan output merepresentasikan  kelas (cluster) dari input yang diberikan (Hardiansyah, 2015). Pada Kohonen SOM layer input (pertama) terhubung secara penuh dengan layer kompetitif  (kedua)  jadi  setiap input unit terhubung  ke  semua  unit output dan pada hubungan itu terdapat nilai pembobot (weight) tertentu.
Arsitektur jaringan syaraf Kohonen Self Organizing  Map (tanpa  suatu  struktur  yang diasumsikan  untuk output /keluaran).  Arsitektur Kohonen  SOM  terdiri  dari  1  lapisan input dan  1 lapisan output .  Setiap  unit pada  lapisan input dihubungkan dengan semua unit dilapisan output dengan  suatu  bobot  keterhubungan 𝑤 𝑖𝑗 (Irawan, 2004).

## Gambar 1 Struktur Jaringan Syaraf Tiruan K- SOM
Notasi  yang  digunakan  dalam Kohonen  SOM adalah :
X = vektor input X = ( 𝑥 1 , 𝑥 2,⋯ , 𝑥 𝑗,⋯, 𝑥 𝑛 ) α = Laju Pembelajaran (Learning Rate)
R = Radius Neighbourhood 𝑥 𝑖 = neuron / node input
𝑤 𝑖𝑗 = bias pada neuron output ke −𝑗 𝑦 𝑗 = neuron / node output ke −𝑗 ∁′ = Konstan
D (j) = jarak Euclidean atau jarak yang minimum Algoritma Metode Kohonen SOM
Berikut  ini  adalah  tahap  dalam  algoritma  JST Kohonen SOM :
Langkah 0 : Inisialisasi bobot 𝑤 𝑖𝑗 Input kan parameter laju pembelajaran ( 𝛼 ) Input kan parameter topological neighbourhood (R) Langkah 1 :  Jika  syarat  berhenti tidak terpenuhi (salah), kerjakan langkah 2-8.
Langkah 2 :  Untuk  setiap  vektor x ( 𝑥 𝑖 , i =  1,2, … , 𝑛 ) kerjakan langkah 3-5.
Langkah 3 : Untuk  setiap indeks j ( j , i = 1,2, … , 𝑚 ) hitung jarak euclidean :
D(j) = ∑ (𝑤 𝑖𝑗 − 𝑥 𝑖 ) 2 𝑖 (11)
Langkah 4 : Cari unit pemenang (indeks j), yaitu unit yang  memiliki  jarak  D( j )  yang  terdekat (minimum).
Langkah 5 :  Hitung semua nilai 𝑤 𝑖𝑗 (baru) dengan nilai j dari langkah 4 yaitu :
𝑤 𝑖𝑗 (𝑛𝑒𝑤)   =   𝑤 𝑖𝑗 (𝑜𝑙𝑑)   +  𝛼 [ 𝑥 𝑖 −   𝑤 𝑖𝑗 (𝑜𝑙𝑑) ]  (12)
Langkah 6 : Ubah ( update ) nilai laju pembelajaran.
𝛼(𝑏𝑎𝑟𝑢) = 0,5 𝛼(𝑙𝑎𝑚𝑎) (13)
Langkah 7 :  Mereduksi  radius  dari  fungsi  tetangga pada waktu tertentu (epoch)
Langkah 8 : Uji kondisi penghentian
MSE = ∑ (𝑦𝑖−ŷ𝑖) 2 𝑁 𝐼=1 𝑁 (13)
Kondisi penghentian iterasi adalah selisih antara 𝑤 𝑖𝑗 saat itu dengan 𝑤 𝑖𝑗 pada iterasi sebelumnya.
Apabila semua 𝑤 𝑖𝑗 hanya berubah sedikit saja, berarti iterasi  sudah  mencapai  konvergensi  sehingga  dapat dihentikan (Siang J. J., 2005).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dengan  menggunakan  metode kohonen  SOM, penyelesaian  untuk  menentukan  jarak  yang  paling minimum dari persamaan (11) maka diperoleh:
𝐷 6 = ‖𝑤6 − 𝑥1‖
= ‖3,0981 − 4,3655‖ = 1,2674
(11)
Dan  dari  persamaan  (11)  hasil  simulasi menggunakan  Matlab  R2013a  dapat  digambarkan seperti dalam Gambar 2.

## Gambar2. Hasil Simulasi Pengenalan Karakter Bibir menggunakan Matlab R2013a
Pada  Gambar  2  menunjukkan  bahwa  citra  yang dilatih merupakan jenis bibir yang ke- 6 (melengkung keatas), yang artinya optimis positif thingking.
Berikut ini hasil pengenalan karakter menggunakan  metode  Kohonen  SOM  dari  20  data citra  latih  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil pengenalan karakter melalui bentuk bibir dengan 20 data citra menggunakan
metode kohonen SOM No Nama Mahasiswa Jenis Bibir Karakter 1 Mafhatuzzahroh 4 Ekspresif dan punya selera yang bagus, tapi kadang sangat vokal ketika tertekan, gampang curhat kalau ada masalah 2 Titin pramiswari 5 Pelit, egois, narsis, dan butuh pengakuan dalam berkomunikasi sangat sulit untuk menyenangkan orang lain. 3 Suryani 6 Optimis dan positif thinking 4 Luluk Syarifah 2 Peduli dan peka komunikatif secara sosial mudah bergaul 5 Rohemah 4 Ekspresif dan punya selera yang bagus, tapi kadang sangat vokal ketika tertekan, gampang curhat kalau ada masalah 6 Zaifullah 6 Optimis dan positif thinking 7 Malihatul Badriyah 3 Pengertian dan komunikatif, memiliki penilaian yang bagus. Kata- katanya umumnya sopan dan terkendali 8 Alfin Maghfiroh 6 Optimis dan positif thinking 9 Aniswatun Hasanah 3 Pengertian dan komunikatif, memiliki penilaian yang bagus. Kata- katanya umumnya sopan dan terkendali 10 Dian Islami 3 Pengertian dan komunikatif, memiliki penilaian yang bagus. Kata- katanya umumnya sopan dan terkendali 11 Syarifatun Nisa’ 6 Optimis dan positif thinking 12 Ahmad Faisal Umam 3 Pengertian dan komunikatif, memiliki penilaian yang bagus. Kata- katanya umumnya sopan dan terkendali 13 Hasan 2 Peduli dan peka komunikatif secara sosial mudah bergaul 14 Sitti Mamdudah 3 Pengertian dan komunikatif, memiliki penilaian yang
bagus. Kata- katanya umumnya sopan dan terkendali 15 Sitti Lailia 2 Peduli dan peka komunikatif secara sosial mudah bergaul 16 Sitti Zamha 5 Pelit, egois, narsis, dan butuh pengakuan dalam berkomunikasi sangat sulit untuk menyenangkan orang lain 17 Nurul hikmah 3 Pengertian dan komunikatif, memiliki penilaian yang bagus. Kata- katanya umumnya sopan dan terkendali 18 Zakiyatun N.Q 3 Pengertian dan komunikatif, memiliki penilaian yang bagus. Kata- katanya umumnya sopan dan terkendali 19 Dian Fitriani 6 Optimis dan positif thinking 20 Suyyibah 4 Ekspresif dan punya selera yang bagus, tapi kadang sangat vokal ketika tertekan, gampang curhat kalau ada masalah

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  diatas  pengenalan  karakter melalui  bentuk  bibir  dapat  ditarik  kesimpulan Berdasarkan testing yang  telah  dilakukan  pada citra 20  mahasiswa,  yang  sesuai  dengan  bibir  jenis  ke-1 tidak ada, jenis ke-2 ada 3 mahasiswa, jenis ke-3 ada 7 mahasiswa, jenis ke-4 ada 3 mahasiswa, jenis ke-5 ada 2 mahasiswa, dan jenis ke-6 ada 5
Untuk penelitian selanjutnya dapat menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan yang lain seperti LVQ dan Backpropagation , supaya memperoleh hasil yang lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode  kohonen SOM yang digunakan pada penelitian ini.
Sistem  dalam  penelitian  ini  hanya  untuk pengenalan karakter melalui bentuk bibir. Disarankan
pada  penelitian  selanjutnya  dapat  dikembangkan dengan  meneliti  bagian-bagian  tubuh  yang  dapat mengenali karakter seseorang..

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Dekan FMIPA  UIM,  Kajur  Matematika  UIM,  dosen-dosen serta  beberapa  mahasiswa  Matematika  UIM  yang telah  memberikan  dukungan  baik  secara  finansial (materil)  maupun  moril  dalam  pengembangan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Adrian,  W.  (2012).  Analisa  Dan  Implementasi Metode  Kohonen  Newral  Network  Untuk Pengenalan Karakter Huruf Arab.
Dewi,  K.  (2015). Cara  cepat  membaca  wajah.
Jakarta: PT. Ufuk publishing house.
Fiqhi, Z. B., Isnanto, R. R., & Somantri,  M. (2015). Pengenalan  Tanda  Tangan  Menggunakan Analisis
Komponen Utama(Principal Component  Analysis)  Dan  Metode  Jaringan Syaraf  Tiruan  Perambatan  Balik.  Semarang: Jurusan Teknik Elektro, Universitas
Diponegoro Semarang. Hardiansyah, B. (2015). Pengenalan Ekspresi Wajah Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan
Kohonen Self  Organizing  Map s.  Dalam Skripsi. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya.
Irawan,  I.  M.  (2004).  Exploratory  Data  Analysis dengan  JST-Kohonen  SOM  Struktur  Tingkat Kesejahteraan  daerah  Tk  II  se  Jawa  Timur. Yogyakarta: SENATI Seminar Nasional.
Juliasmi, T., Kartina, D. K., & Nugroho, E. S. (2012). Aplikasi pengenalan karakter manusia melalui bentuk  bagian  wajah  menggunakan  metode Backpropagation. Jurnal teknik informatika .
Kusumaningsih,  i.  (2009).  Ekstraksi  Ciri  Warna Bentuk  Dan  Tekstur  Untuk  Temu  Kembali Citra  Hewan.  Dalam Skripsi (hal.  1).  Bogor: Depertemen  Ilmu  Komputer  Fakultas  MIPA Institut Pertanian Bogor.
Maylawati,  D.  s.  (2010).  Pengenalan  karakter manusia melalui bentuk wajah dengan metode backpropagation jaringan syaraf tiruan. jurnall universitas pendidikan Indonesia .
Mu'min,  A. (2015). how are you 2. jakarta: penebar swadaya grup.
Prasetyo,  D.  S.  (2013). Membaca  Wajah  Orang. Jogja: Diva Press.
Pratama,  Y.  (2015).  1  menit  bisa  membaca  wajah, pikiran, dan karakter  orang lain. Yogyakarta: Real books.
Primanita, A., & Anggraini, D. R. (2015). Pengenalan Wajah  Menggunakan  Principal  Component Analysis Dan Self Organizing Map s. Seminar Nasional Tekhnologi Informasi Dan Komunikasi , 465-466.
Siang,  J.  J.  (2005).  Jaringan  syaraf  tiruan  dan pemrogramannya menggunakan Matlab. Yogyakarta: Andi.
Tickle,  N.  R.  (2015). Cara  cepat  membaca  wajah. jakarta: Change.