Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.1.158 Vol. 3, No. 1, Februari 2022, hlm. 113-122 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF EIGENFACE ALGORITHM FOR IDENTIFICATION OF ANOPHELES IN SMARTPHONES
Alvianus Dengen *1
1 Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Teknologi Sulawesi, Indonesia Email: 1 alvianusdengen@utsmakassar.ac.id
(Naskah masuk: 10 Februari 2022, Revisi: 15 Februari 2022, diterbitkan: 25 Februari 2022)

## Abstract
The  development  of  smartphones  as  tools  used  in  research  provides  many  benefits  in  several  fields,  including education, health, and agriculture. Digital image research developed in mobile apps can help us choose the best decision so that the results are by what has been planned. One of the developments in entomology is entomology research that uses digital imagery. In the dataset activity, researchers used the anopheles’s wings type as much as  22  image  data.  Fifteen  types  of  Anopheles  were  used  by  the  researcher  with  100  experiments  as  test  data. Image  training  and  identification  have  the  same  process,  taking  pictures  from  a  gallery  or  directly  using  the camera  from  an  Android  device.  Preprocessing  step  in  applications  includes  1)  converting  image  pixels  to 100x100 pixels, then this pixel size becomes the standard of use in applications. 2) Convert an image to a binary using  a  threshold  algorithm;  this  event  is  commonly  called  the  Image  Binaryization  Process.  Images  derived from the threshold process are converted into one-dimensional vectors. Training Image and image identification using the Eigenface algorithm. The basic principle of the Eigenface algorithm is to quote the unique information of each image and then compare it to the image in the dataset. Identification with anopheles applications results in a good accuracy value with a success rate of 94.29%, with FMR value = 4.62% and FNMR = 2.78%.
Keywords : Android, Anopheles, Application, Eigenface Algorithm, Identification, Training Image.

## IMPLEMENTASI ALGORITMA EIGENFACE UNTUK IDENTFIKASI ANOPHELES DI SMARTPHONE

## Abstrak
Pengembangan smartphone sebagai tools yang  digunakan  dalam  penelitian  memberikan  banyak  manfaat dibeberapa  bidang,  termasuk  pendidikan,  kesehatan,  dan  pertanian.  Penelitian  citra  digital  yang  dikembangkan dalam aplikasi seluler dapat membantu kita memilih keputusan terbaik sehingga hasilnya sesuai seperti apa yang sudah direncanakan. Salah satu perkembangan dalam bidang Entomologi adalah penelitian yang menggunakan citra  digital.  Dalam  penelitian  ini,  sayap  dari  anopheles yang digunakan  untuk dataset sebanyak  22  jenis  citra, untuk data uji penulis menggunakan 15 jenis citra dengan 100 kali percobaan. Training Image dan Identifikasi memiliki proses yang sama, mengambil gambar dari galeri atau langsung menggunakan kamera dari perangkat Android. Preprocessing dalam aplikasi meliputi: 1) mengubah pixel gambar menjadi 100x100 pixel , kemudian ukuran pixel ini  menjadi  standar  penggunaan  dalam  aplikasi.  2)  Konversi  gambar  ke  biner  menggunakan algoritma threshold , peristiwa ini biasa disebut Proses Binerisasi citra. Citra yang berasal dari proses threshold , diubah menjadi vektor satu dimensi. Training Image dan identifikasi citra memakai algoritma Eigenface . Prinsip utama  algoritma Eigenface adalah  menarik  informasi  yang  unik  dari  setiap  citra  dan  kemudian membandingkannya  dengan  citra  dalam  dataset.  Identifikasi  dengan  aplikasi  anopheles  menghasilkan  nilai akurasi yang baik dengan tingkat keberhasilan 94,29% dengan nilai FMR = 4,62% dan FNMR = 2,78%.
Kata kunci : Algoritma Eigenface, Android, Anopheles, Identifikasi, Training Image.

## 1. PENDAHULUAN
Anopheles merupakan salah satu genus nyamuk yang  bisa  membawa  parasit Protozoa Plasmodium yang  disebar  oleh  nyamuk Anopheles ( An. )  betina kepada  manusia  (CDC),  2017).  Nyamuk Anopheles yang  berperan  sebagai  vektor  malaria  di  Indonesia
sekitar  22  spesies  (Bonne,  1953).  Identifikasi Anopheles sangatlah  penting  dilakukan  karena spesies dari Anopheles memiliki perbedaan kapasitas vektorial  sehingga  proses  identifikasi  nyamuk Anopheles merupakan  langkah  penting  untuk

## 114
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 1, Februari 2022, hlm. 113-122
mengenal  karakteristik  -  karakteristik  yang  dimiliki oleh berbagai jenis Anopheles .[6][20][32] Teknologi aplikasi melalui telepon pintar sudah mampu  memberikan  tampilan  informasi  yang menarik,  selain  itu  kelebihan  telepon  pintar  juga adalah  fleksibel  yang  bisa  digunakan  di  mana saja.[11] Sistem pada Identifikasi nyamuk Anopheles ini  tidak  mudah  dilakukan  mengingat citra  masukannya  cukup  rumit  serta  ukurannya sangat  kecil.  Dalam  penelitian  ini,  data  masukan yang  dipakai  adalah  sayap  dari Anopheles yang mempunyai ciri-ciri tertentu supaya proses Ekstraksi ciri  berfungsi  memperjelas  ciri-ciri  sehingga  mudah dalam melakukan identifikasi.[6][20]32]
Pengenalan  Objek  dan  grafika  dilakukan beberapa  pendekatan  untuk  pemrograman mobile berdasarkan pada citra tanpa penggunaan model tiga dimensi, Pendekatan yang sesuai adalah menggunakan algoritma Eigenface .[7] Algoritma ini cukup  sederhana,  citra  diekstraksi  kemudian informasi yang terkandung dalam citra tersebut yang berupa  sekumpulan  variasi-variasi  penting  dalam citra  untuk  digunakan  sebagai  informasi  untuk mengkodekan  dan  membandingkan  citra  nyamuk Anopheles .[10[15]Untuk  mendukung  penelitian  ini, aplikasi  komputer  yang  digunakan  adalah  Android Studio  baik  untuk  perancangan  tatap  mukanya  dan penulisan  algoritma Eigenface .  Pada  Penelitian  ini ada  dua  proses  yang  dibuat, Training  Image dan Identifikasi.  Data  masukan  dengan  format  JPG (.jpg), Citra ini melewati proses preprocessing untuk kebutuhan  aplikasi  kemudian  citra  tersebut  akan  di konversi  dari  format  RGB  ( red  green  blue ) kemudian mengatur derajat keabuan  dengan algoritma Threshold sehingga  memudahkan  dalam proses training  image dan  identifikasi.  Dataset sebagai  data  pembanding  adalah  hasil  dari  proses Training  Image yang  disimpan  ke  dalam  bentuk XML (.xml), jenis Anopheles disimpan ke jenis.xml dan nilai biner dari citra hasil proses training image disimpan ke dalam biner.xml. Tujuan dari penelitian ini  adalah  mengidentifikasi Anopheles dengan bantuan aplikasi

## 2. METODE PENELITIAN
Beberapa  penelitian  terkait  memuat  tentang Identifikasi  dengan  pengenalan  pola  menggunakan metode  Eigenfaces.  Proses  identifikasi  Proses identifikasi  wajah  adalah  yang  paling  popular, penulis  disini  mencoba  mengambil  beberapa penelitian terkait yang memuat pengenalan wajah/objek dengan pendekatan metode Eigenfaces, antara lain:
Menurut  Penelitian  Müge  Çarıkçı  a,  Figen Özen  yang  berjudul  “A  Face  Recognition  Ssytem Based  on  Eigenface  Method”  metode  yang digunakan  adalah  metode  Eigenface.  Strategi  dari metode Eigenfaces yang digunakan dalama penelitian ini adalah ekstraksi dari fitur karakteristik wajah  yang  mewakili  wajah  tersebut  sebagai
kombinasi  linear  yang  disebut  “Eigenfaces”  yang merupakan hasil ekstraksi.[7]
Suwanto  Sanjaya  dan  Fadhilah  Syafria  yang berjudul  “Sistem  Pakar  Identifikasi  Nyamuk menggunakan  Pohon  Keputusan  (Studi  Kasus: Nyamuk  Anopheles  Betina  asal  oriental  di Indoensia) Metode yang digunakan Pohon Keputusan  karena  buku  kunci  Identifikasi  nyamuk memiliki aturan-aturan seperti pohon keputusan.[32]
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  Guillaume Dave, Xing Chao, Kishore Sriadibhatla dengan judul “Face  Recognition  on  Mobile  Phones”  Penulis menyelidiki  berbagai  algoritma  untuk  pengenalan wajah  pada  ponsel.  Langkah  pertama  dalam  sistem pengenalan  wajah  adalah  deteksi  wajah.  Penulis menggunakan  algoritma  segmentasi  warna  dan template  matching  untuk  deteksi  wajah,  eigen  dan fisher wajah untuk pengenalan wajah. Implementasi Algoritma  menggunakan  MATLAB  dan  kemudian diimplementasikan  pada  ponsel  DROID.  Kemudian Penulis  membuat  tradeoff  antara  akurasi  dan kompleksitas  komputasi  algoritma  teutama  karena kami  menerapkan  sistem  pengenalan  wajah  pada ponsel dengan kemampuan hardware yang terbatas.[11]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Maria  De Marsico,  Chiara  Galdi,  Michele  Nappi,  Daniel Riccio  dengan  Judul  “FIRME:  Face  and  Iris Recognition  for  Mobile  Engagement”  menjelaskan bahwa  FIRME  adalah  aplikasi  pengenalan  Wajah dan  Iris  berbasis  multimodel  yang  didesain  untuk aplikasi  mobile,  desain  dan  implementasi  FIRME mengandalkan  arsitektur  amodular.  Alur  kerjanya merupakan Paket terpisah dan diganti. Yang pertama menangani  akuisisi  citra,  dari  titik  ini,  kemudian cabang  berbeda  melakukan  deteksi,  segmentasi, ekstraksi  fitur,  dan  mencocokkan  untuk  wajah  dan iris  secara  terpisah,  untuk  wajah  dilakukan antispoofing  juga  dilakukan  setelah  segmentasi kemudian dari dua cabang berbeda menyatu. FIRME dapat  melakukan  reidentifikasi  dan  pemilihan sampel terbaik.[9]
Penelitian  dengan  Judul  “XFace:  A  Face Recognition  system  for  Android  Mobile  Phones” yang  ditulis  oleh  Jiawei  Hu,  Liangrui  Peng,  dan  Li Zheng  menjelaskan  Aplikasi  Xface  diusulkan pendekatan  pengenalan  wajah  termasuk  deteksi wajah,  deteksi  mata,  preprocessing  untuk  ROI ( Region  of  Interest ),  LBP  ( Local  Binary  Pattern ) ekstraksi fitur, Fitur Pengurangan dimensi berdasarkan  PCA  (Principal  Component  Analysis) dan  classifier  jarak  minimum.  Penulis  dalam penelitian  kemudian  membandingkan  hasil  dengan menggunakan Metode
Eigenface dan
Fisherfaces .[13] Pengembangan perangkat lunak menurut Suryn (2014),  menggunakan  model  sekuensial  linear, sebuah  pendekatan  pengembangan  perangkat  lunak yang  sistematik  dan  sekuensial  yang  mulai  dari system  level terus  maju  ke  analis,  desain,
Alvianus Dengen, Implementation of Eigenface Algorithm for Identification … 115
implementasi dan pengujian.[31] Model ini melingkupi aktivitas sebagai berikut:
1. Feasibility Pada  tahap  ini  membangun  syarat  dari  semua elemen
sistem dalam aplikasi dan mengalokasikan beberapa
subset dari
kebutuhan aplikasi.
2. Requirement (Analisis Kebutuhan)
Proses  pada  tahap  ini  yakni  mengumpulkan kebutuhan  sistem  secara  lengkap  kemudian dianalisis  dan  didefenisikan  sesuai  dengan kebutuhan  sistem  yang  harus  dipenuhi  oleh aplikasi  yang  akan  dibangun.  Tahap  ini dikerjakan  secara  lengkap  untuk  hasil  desain yang lengkap.
3. Design
Pada  tapah  desain  aplikasi,  merupakan  proses multi  langkah  yang  berfokus  pada  empat atribut  sebuah  program  yang  berbeda  yakni data, arsitektur software, representasi interface, dan detail Algoritma prosedural.
4. Implementasi Pada tahap ini desain yang sudah ada kemudian diterjemahkan  kedalam  kode-kode  dengan menggunakan  bahasa  yang  sudah  ditentukan.
Program  yang  telah  dibangun  langsung  diuji baik secara unit.
5. Test
Proses pengujian berfokus pada logika internal software, penyatuan unit-unit program kemudian  diuji  secara  keseluruhan  ( System Testing ).

## 2.1. Perancangan Aplikasi
Dalam  perancangan  aplikasi  Anopheles  ini secara garis besarnya sebagai berikut:
Gambar 1. Rancangan Aplikasi Anopheles
Aplikasi Anopheles terdiri dari dua proses yang akan  dirancang,  Training  Image  dan  Identifikasi. Pada kedua proses ini, melalui tahap preprocessing . Preprocessing adalah  tahap  dimana  data  masukan diproses  sesuai  kebutuhan  aplikasi  dimana  dimensi gambar  masukkan  diubah  menjadi  100x100  pixel. Tahap  selanjutnya  adalah  proses  Binerisasi  citra, Proses  ini  mengubah  citra  masukan  berwarna menjadi  gambar  biner  yang  berwarna  hitam  putih
dengan  proses  menggunakan Treshold .  Proses Treshold ini digambar dalam flowchart dibawah ini:
START
gbrAwal ß Gambar awal tinggiGbr ß Tinggi gambar awal lebarGbr ß Lebar gambar awal nilaiT ß Nilai threshold yang diinginkan
Membaca setiap nilai pixel (pixelN) dari gbrAwal sesuai tinggiGbr dan lebarGbr
redByte ß warna merah dari pixel greenByte ß warna hijau dari pixel blueByte ß warna biru dari pixel grayByte ß (redByte + greenByte + blueByte) / 3
grayByte < nilaiT
pixelN ß diubah menjadi putih pixelN ß diubah menjadi hitam STOP Ya Tidak Gambar 2. Flowchart Treshold
Treshold merupakan  batas  yang  menentukan pixel  akan  diubah  menjadi  hitam  atau  putih  dalam binerisasi.  [31]  Citra  masukan  yang  akan  diproses dimuat  terlebih  dahulu  di memory kemudian  dibaca tinggi  dan  lebarnya  ke  dalam  variabel.  Nilai threshold  yang  ditentukan  disimpan  ke  dalam variabel.  Nilai  pixel  yang  awalnya  bertipe  integer diubah  menjadi  RGB  ( red-green-blue ).  Nilai  RGB bertipe  byte  yang  memiliki  nilai  dari  0  sampai  255. Nilai  pixel  yang  bertipe  integer  akan  didapat  nilai RGB  dimana  setiap  nilainya  tidak  lebih  dari  0 sampai  255,  ketiga  nilai  ini  kemudian  dijumlahkan dan  dibagi  tiga  untuk  mendapatkan  nilai  rata- ratanya.
Gambar 3. Nilai treshold untuk menentukan nilai ambang batas
Hasil  dari  proses  treshold  akan  menghasilkan sebuah  flatvector  berupa  string  yang  hanya  berisi nilai biner 0 dan 1, seperti gambar berikut:
R ß 0xFFand nilaiPixel G ß (0xFF00and nilaiPixel) DIV 256 B ß (0xFF0000and nilaiPixel) DIV 65536
Gambar 4. Contoh Flatvector

## 2.2. Algoritrma Eigenface
Implementasi  secara  keseluruhan  algoritma Eigenface sederhana, Citra hasil training direpresentasikan  menjadi flatcevtor (gabungan vector )  dan  digabung  secara  bersama-sama  menjadi sebuah  matriks  tunggal.  Nilai Eigenface masing- masing  citra  kemudian  di  ekstraksi  dan  disimpan dalam  file temporary atau database . Test  Image yang  diidentifikasi  kemudian  nilai eigenface -nya dibandingkan dengan nilai eigenface dalam database atau file temporary . [7][10][15] [23][24][25[28] Algoritme  Eigenface  pada  proses  Training Image digambarkan dalam flowchart dibawah ini:
Gambar 5. Flowchart Pembentukan Training Image dengan Algoritma Eigenface
Proses pembentukan database Eigenface dijabarkan sebagai berikut:
1. Input data berupa beberapa buah training image dengan ukuran lebar dan tinggi yang sama (Gn)
2. Memilih  satu  demi  satu  training  image  untuk diproses G1 s/d Gn
3. Setiap  training  image  diubah  ke  dalam  bentuk matriks, dimana nilai setiap elemen merupakan nilai pixel dari image (Mn)
4. Setiap  training  image  dalam  bentuk  matriks diubah ke dalam bentuk flatvector (FVn)
5. Setiap flatvector dari  hasil  pemrosesan  di  atas kemudian  digabung  menjadi  sebuah  matriks, sehingga diperoleh sebuah matriks baru dengan jumlah  baris  sebanyak  jumlah image dan
jumlah kolom sebanyak jumlah elemen matriks image  awal  (panjang  x  lebar  image  awal)
(MBn) 6. Jumlahkan  setiap  baris  pada  matriks  di  atas kemudian  dibagi  dengan  jumlah  baris  untuk mendapatkan rataan flatvector (RFV)
7. Memilih satu demi satu flatvector tiap training image FV1 s/d FVn 8. Nilai eigenface diperoleh dari hasil pengurangan  setiap  elemen  dari  flatvector  tiap training  image  (FVn)  dengan  rataan  flatvector (RFV) (EFn = FVn – RFV)
9. Jika nilai eigenface lebih kecil dari nol (EFn < 0), maka Eigenface diberi nilai nol (EFn = 0)
10. Simpan  nilai  eigenface  ke  dalam  database (EFn)
Proses  Identifikasi  dengan  algoritma  eigenface dijabarkan dalam flowchart dibawah ini:
Gambar 6. Flowchart Identifikasi dengan Algoritma Eigenface
Penjelasan  algoritma  eigenface  pada  proses identifikasi sebagai berikut:
1. Input  data  berupa  sebuah  gambar  yang  akan diidentifikasi (Gx)
2. Gambar  tersebut  kemudian  diubah  ke  dalam bentuk  matriks,  dimana  nilai  setiap  elemen merupakan nilai pixel dari image (MGx)
3. Gambar  tersebut  diubah  ke  dalam  diubah  ke dalam bentuk flatvector (FVGx)
4. Nilai eigenface diperoleh dari hasil pengurangan  setiap  elemen  dari  flatvector gambar  tersebut  (FVGx)  dengan  rataan flatvector training image yang telah didapatkan (RFV) (EFGx = FVGx – RFV)
5. Memilih  satu  demi  satu  nilai  eigenface  dari training image EF1 s/d EFn
6. Proses  identifikasi  dilakukan  dengan  cara mengurangi nilai setiap elemen yg bersesuaian pada  eigenface  training  image  (EFn)  dengan eigenface  gambar  yang  akan  diidentifikasi (EFGx) (IDn = EFn – EFGx)
7. Kemudian  setiap  elemen  dari  hasil  identifikasi tersebut dijumlahkan untuk mendapatkan jarak indeks (JIn)
8. Nilai  jarak  indeks  terkecil  menentukan  nilai eigenface mana (n) yang paling mendekati atau gambar yang paling  mirip  dengan  gambar dari training image
2.3. Use Case Diagram
Diagram Use Case aplikasi anopheles ditunjukkan seperti gambar berikut:
Gambar 7. Use Case Diagram
Diperlihatkan  pada  gambar  diasta  use  case yang dirancang untuk pembuatan aplikasi “Penerapan  Algoritma  Eigenface  pada  aplikasi Idenitifkasi  Anopheles”.  Use  case  yang  akan dirancang  terdapat  menu  Training  Image/Latihan dan Identifikasi.

## 2.4. Aktivity Diagram
Diagram  aktivitas  ditunjukkan  seperti  gambar berikut:
Gambar 8. Use Case Diagram
Activity diagram menjelaskan alur penggunaan sistem pada aplikasi dari user. Dari activity diagram ini  dijelaskan  bahwa  aplikasi  maka  akan  ada tampilan  dua  menu  utama/  Pada  activity  ini pengguna  memilih  diantara  dua  menu  utama,  jika memilih  Latihan/Training  Image  maka  proses  akan berakhir dengan menyimpan data kedalam database. Jika  memilih  Identifikasi,  proses  akhir  berakhir dimana image masukan akan diidentifikasi.

## 2.5. Sumber Data
Data yang digunakan berasal dari laboratorium entomologi  Universitas  Hasanuddin.  Data  yang dapat  dikumpulkan  berupa  gambar-gambar  nyamuk Anopheles  dari  beberapa  jenis  seperti Barbirostris, Barbumbrosus,  Farauti,  Flavirostris,  Hyrcanus,
Kochi, Indefinitus, Koliensis, Longirostris, Maculatus, Pseudobarbirostris, Punculatus,
Subpictus,  Sundaicus,  Tesselatus ,  dan Vagus . Gambar  nyamuk  yang  dimasukkan  sebagai  data training  berupa  bagian-bagian  tubuh  dari  nyamuk yang  dianggap  tidak  cacat  dan  bukan  merupakan bagian  tubuh  yang  dapat  digerakkan  seperti  tungkai kaki  dikarenakan  posisi  dari  gambar  juga  sangat mempengaruhi  hasil  identifikasi.  Sayap  nyamuk Anopheles  menjadi  data  training  yang  dianggap paling  mudah  dilakukan  proses  identifikasi  dan sebagai data set uji untuk proses identifikasi.
Gambar 9. Contoh Sayap Anopheles

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Perancangan Aplikasi

## 3.1.1 Tampilan Splash Screen
Ketika  mengetuk  icon  aplikasi  yang  nantinya akan  muncul  pertama  adalah  splash  screen.  Splash screen  dalam  aplikasi  Anopheles  ini  berupa  logo yang  nantikanya  kettika  diketuk  akan  masuk kedalam  menu  utama,  tampilan  splash  creen  seperti pada gambar berikut.

## 3.1.2 Tampilan Menu Utama
Selanjutnya  adalah  menu  utama.  Dalam aplikasi  Anopheles  yang  akan  telah  dirancang, terdapat 2 menu utama yakni Menu Latihan/Training Iamge  dan  Menu  Identifikasi.,  seperti  yang ditunjukkan pada gambar 11.

## Gambar 11. Tampilan Menu Utama

## 3.1.3 Tampilan Menu Latihan/Training Image
Dari  layer  utama,  ketika  tombol  Latihan  yang dipilih.  Maka  akan  muncul  layer  Latihan  yang digunakan  untuk  pengambilan  citra  masukan kemudian disimpan kedalam dataset .xml yang berisi dua  jenis  .xml,  biner.xml  menyimpan  nilai-nilai biner  dari  gambar  uji  dan  nama.xml  menyimpan nama-nama  gambar  training  image.  Dari  form latihan, ketika tombol Buka Pixel Biner dipilih maka akan muncul layer Train biner yang terdiri dari Text View  untuk  menulis  nama  jenis  Anopheles,  tombol Simpal  Ke  XML  serta  menampilkan  flatvector berbentuk string.
Gambar 12. Tampilan Latihan/Training Image & Layer Train Biner

## 3.1.4 Tampilan Menu Identifikasi
Pada  menu  identifikasi  terdiri  dari  3  layer, ketika  menekan  tombol  identifikasi,  layer  pertama yang  muncul  adalah  layer  untuk  memproses  data masuk  untuk  identifikasi.  Ketika  menekan  tombol Buka  Pixel  Biner,  maka  muncul  layer  kedua,  layer ini  berisi  nilai  flatvector  berupa  string  biner  dan tombol Mulai Identifikasi.
Gambar 13. Tampilan Menu Identifikasi, Layer Pertama, Layer Kedua.
Gambar 14. Tampilan Menu Identifikasi, Layer Ketiga

## 3.1.5 Hasil Pengujian Aplikasi
Hasil  pengujian  aplikasi  dilakukan  dengan memasukkan  citra  ( image )  yang  akan  dijadikan database aplikasi. Citra ini berasal dari laboratorium Entomologi Universitas Hasanuddin yang terdiri dari bagian  sayap  da  abdomen,  Pada  aplikasi  ini,  dua menu dirancang yakni:
• Training  Imgae,  citra  masukkan  akan  diolah sesuai  prosedur  yang  dirancang  dalam  aplikasi sehingga sistem mempunyai pengetahuan
Alvianus Dengen, Implementation of Eigenface Algorithm for Identification … 119
• Identifikasi,  citra  masukan  berupa  sayap  dan abdomen  yang  penulis  potong  sesuai  aturan peneliti  dari  laboratorium  Entomologi.  Citra  ini kemudian akan diambil gambarnya dan dijadikan data identifkasi

## 3.1.5.1 Pengujian Proses Training Image di Hp Android
Untuk  pengujian  proses  Training  Image  pada aplikasi  identifikasi  Anopheles  dapat  dilihat  pada gambar 15. Proses training image melalui preprocessing sampai simpan data ke database.
Gambar 15. Proses Training Image pada aplikasi Android

## 3.1.5.2 Pengujian Proses Identifikasi di Hp Android
Proses  identifikasi  pada  aplikasi  Anopheles dimulai  dari  preprocessing,  merubah  citra  ke  citra biner,  pengaturan  nilai treshold dalam  aplikasi, kemudian menampilkan flatvector . Proses Identifikasi bisa dilihat pada gambar 16 berikut.

## Gambar 16. Proses Identifikasi
Hasil  identifikasi  dimana  citra  masukan dibandingkan  dengan  citra  yang  sudah  ada  dalam
database  kemudian  hasil  perbandingan  bisa  dilihat pada gambar 14 hasil identifikasi terdapat garis-garis merah  yang  merupakan  vector  yang  menunjukkan titik-tik  tersebut  merupakan  kesamaan  citra  antara citra masukan dan citra didalam database, keterangan  jumlah  pixel  yang  sesuai  dan  jumlah presentasi  kemiripan  terdapat  dibawah  gambar  hasil identifikasi.

## 3.1.6 Hasil Percobaan
Tingkat  keberhasilan  sistem  pada  aplikasi untuk  mengidentifikasi  nyamuk Anopheles dengan menggunakan  metode Eigenface diperoleh  dengan perhitungan False Match Rate (FMR) dan False Non Match  Rate  (FNMR) .[14][18]  FMR  adalah  suatu probabilitas  sampel  yang  berasal  dari  luar  sistem tetap  cocok  dengan  acuan  data  yang  ada  dalam dataset .  FNMR  adalah  probabilitas  sampel  yang sama  dari  dataset  tetap  tidak  cocok  dengan  acuan yang terdaftar pada dataset .
FMR dan FNMR adalah suatu fungsi dari nilai threshold .  Jika  nilai threshold diatas  ambang  batas (127),  membuat  sistem  lebih  bisa  toleran  terhadap variasi input aplikasi maka FNMR naik. Sebaliknya, jika  nilai  dibawah  ambang  batas  atau  lebih  kecil, akan  membuat  sistem  lebih  baik  dalam  identifikasi tetapi bisa menolak data masukan yang sama dengan yang ada didalam dataset .
𝐹𝑀𝑅  = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ𝑎𝑛 𝐶𝑜𝑐𝑜𝑘 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑎ℎ𝑎𝑛 𝑃𝑟𝑜𝑠𝑒𝑠 𝑃𝑒𝑛𝑐𝑜𝑐𝑜𝑘𝑘𝑎𝑛 𝑥 100% (1) 𝐹𝑁𝑀𝑅  =
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ𝑎𝑛 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐶𝑜𝑐𝑜𝑘 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑎ℎ𝑎𝑛 𝑃𝑟𝑜𝑠𝑒𝑠 𝑃𝑒𝑛𝑐𝑜𝑐𝑜𝑘𝑘𝑎𝑛 𝑥 100% (2)
Pada  persamaan  (a)  dan  (b)  memperlihatkan laju  hasil  perhitungan  dalam  eksperimen  tentang kesalahan  sistem  dalam  aplikasi  menerima  data masukan  sebagai  data  uji  yang  tidak  ada  dalam dataset  dan  menolak  data  masukan  sama  dengan yang  ada  di  dalam  dataset.  Dari  hasil  perhitungan tersebut akan memberikan hasil akurasi pengujian.
Pada  proses  perhitungan  hasil  percobaan dengan  menggunakan  FMR  dan  FNMR,  percobaan dilakukan  dengan  menggunakan  15  sampel  sayap Anopheles . Data masukan atau gambar berupa sayap dari  nyamuk  anopheles  diambil  langsung  dari aplikasi Anopheles . Pengujian dilakukan dengan threshold terendah 95 dan tertinggi 141. Penulis menggunakan 22 jenis citra  nyamuk  anopheles  yang  didapatkan  dari Laboratorium  Entomologi  untuk  dijadikan dataset dan  15  sampel  citra  uji  dan  100  kali  percobaan. Hasil pengujian menunjukkan dengan threshold 129
merupakan hasil terbaik dengan presentasi akurasinya adalah 94,29%. FMR dalam sistem sama dengan  4,62%  dan  FNMR  sama  dengan  2,78%. Sistem memiliki tingkat akurasi yang ditolak sekitar 95,38%  dan  tingkat  akurasi  yang  diterima  sekitar 97,22%.

## 120
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 1, Februari 2022, hlm. 113-122
Tabel 1. Hasil Pengujian No. THRESHOLD FMR (%) FNMR (%) ACCURACY 1 95 0,11 8,92 73,11 2 96 0.16 8,88 73,56 3 97 0,41 8,77 74,02 4 98 0,87 8,67 74,21 5 99 1,19 8,62 74,70 6 100 1,43 8,52 75,09 7 101 1,58 8,47 75,56 8 102 1,62 8,31 76,96 9 103 1,79 8,26 77,92 10 104 1,83 8,19 78,53 11 105 1,95 7,88 79,01 12 106 2,00 7,31 79,20 13 107 2,11 6,91 80,16 14 108 2,22 6,82 81,47 15 109 2,35 6,61 82,15 16 110 2,43 6,42 82,96 17 111 2,48 6,29 83,21 18 112 2,51 6,12 83,64 19 113 2,63 6,09 84,92 20 114 2,72 5,53 85,12 21 115 2,79 5,12 85,91 22 116 3,02 4,81 86,32 23 117 3,09 4,53 87,50 24 118 3,19 4,49 88,56 25 119 3,23 4,33 89,23 26 120 3,27 4,17 90,88 27 121 3,58 4,04 91,48 28 122 3,62 3,89 91,93 29 123 3,79 3,82 92,19 30 124 3,87 3,49 93,14 31 125 4,05 3,35 93,89 32 126 4,24 3,30 94,18 33 127 4,29 3,21 94,01 34 128 4,53 2,89 94,06 35 129 4,62 2,78 94,29 36 130 4,68 2,76 93,88 37 131 4,94 2,72 92,81 38 132 5,42 2,69 91,28 39 133 5,49 2,59 91,95 40 134 5,61 2,37 90,78 41 135 5,86 2,32 90,11 42 136 6,04 2,27 89,88 43 137 6,48 2,22 87,67 44 138 7,23 1,79 86,79 45 139 7,97 0,97 85,81 46 140 8,49 0,61 84,33 47 141 8,92 0,23 83.85
Gambar 17. Grafik hasil Pengujian dengan FMR dan FNMR

## 4. KESIMPULAN
Dalam jurnal ini telah dilakukan penelitian dan perancangan aplikasi identifikasi anopheles berbasis android  dengan  menggunakan  metode  Eigenface. Aplikasi  anopheles  dibangun  dalam  pemrograman
java  untuk  android  dan  diterapkan  pada  platform android. Pada percobaan sistem identifikasi anopheles ini diperoleh hasil dengan akurasi ditolak sekitar  95,38%  dan  tingkat  akurasi  diterima  sekitar 97,22%.  Pada  hasil  percobaan  dengan  melihat tingkat  akurasi  yang  dicapai  bahwa  aplikasi anopheles  dengan  metode  Eigenface  berbasis android  ini  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  baik dengan  tingkat  keberhasilan  94,29%  dengan  nilai FMR = 4,62% dan FNMR = 2,78%.
Pada  aplikasi  anopheles  memiliki  dua  menu, Training  Image  dan  Identifikasi.  Kedua  menu tersebut memiliki proses yang sama yakni mulai dari Import  Image  dari  gallery  atau  capture  image langsung  dari  kamera  smartphone  kemudian memasuki  tahap  preprocessing  mulai  dari  resize image,  pengaturan  threshold,  kemudian  merubah image  ke  biner.  Proses  akhir  dari  Training  image adalah  simpan  image  masukan  yang  sudah  dikelola ke dalam dataset sedangkan Identifikasi menampilakan  hasil  proses  Identifikasi  beserta gambar pembanding dari dataset.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  I.  Afida,  “Deteksi  Dini  Osteoporosis
Dengan Neuro-Fuzzy System Melalui Anatomic Index Dari Citra Dental Panoramic  Radiograph  Pada  Area  Tulang Mandible,” UNIVERSITAS ISLAM NEGERI  MAULANA  MALIK  IBRAHIM
MALANG, 2013.
[2] R.  N.  Aini  and  A.  Riyantomo,  “Aplikasi Pembelajaran  Bahasa  Inggris  Bersama ‘Transpofun’  Berbasis  Android,” J.  Inform. dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak ,  vol.  1,  no.
2, pp. 68–72, 2019.
[3] S.  Aljawarneh,  M.  Aldwairi,  and  M.  B. Yassein,
“Anomaly-based intrusion
detection  system  through  feature  selection analysis  and  building  hybrid  efficient model,” J.  Comput.  Sci. ,  vol.  25,  no.  1,  pp.
152–160, 2018.
[4] R. H. Ariesdianto, Z. E. Fitri, A. Madjid, and A. M. N. Imron, “Identifikasi Penyakit Daun Jeruk Siam Menggunakan K-Nearest Neighbor,” J.  Ilmu  Komput.  dan  Inform. ,
vol. 1, no. 2, pp. 133–140, 2021.
[5] F.  A.  Bachtiar et  al. ,  “Sistem  Pendukung
Keputusan  Seleksi  Penentuan  Penerima
Beasiswa  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting (SAW),” J. Inform. dan Rekayasa
Perangkat  Lunak ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  68–72, Jan. 2019.
[6] Biomedis  Balitbang, Peta  Anopheles  di Tanah  Papua .  Kementerian  Kesehatan  R.I., Badan Penelitian dan Pengembangan Kesehatan, Balai Penelitian dan Pengembangan Biomedis Papua, 2015.
Alvianus Dengen, Implementation of Eigenface Algorithm for Identification … 121
[7] M.  üg.  Çarıkçı  and  F.  Özen,  “A  Face Recognition  System  Based  on  Eigenfaces Method,” Procedia  Technol. ,  vol.  1,  pp. 118–123, 2012.
[8] K. Choi, K. A. Toh, and H. Byun, “Realtime training  on  mobile  devices  for  face recognition applications,” Pattern Recognit. , vol. 44, no. 2, pp. 386–400, Jan. 2011.
[9] M. De Marsico, C. Galdi, M. Nappi, and D. Riccio,  “FIRME:  Face  and  iris  recognition for  mobile  engagement,” Image  Vis. Comput. ,  vol.  32,  no.  12,  pp.  1161–1172, 2014.
[10] J. Efendi, M. I. Zul, and W. Yunanto, “Real time  face  recognition  using  eigenface  and viola-jones face detector,” Int. J. Informatics Vis. , vol. 1, no. 1, pp. 16–22, 2017.
[11] D.  Guillaume,  C.  Xing,  and  S.  Kishore, “Face  Recognition  in  Mobile  Phones,” ResearchGate ,  vol.  24,  no.  17,  pp.  1–8, 2010.
[12] Y. Guo, S. Han, Y. Li, C. Zhang, and Y. Bai, “K-Nearest Neighbor combined with guided filter for hyperspectral image classification,” in Procedia  Computer  Science ,  2018,  vol. 129, pp. 159–165.
[13] J.  Hu,  L.  Peng,  and  L.  Zheng,  “XFace:  A Face  Recognition  System  for  Android Mobile Phones,” in Proceedings - 3rd IEEE
International Conference on Cyber-Physical Systems, Networks, and Applications, CPSNA 2015 , 2015, pp. 13–18.
[14] V. Jalaja and G. S. G. N. Anjaneyulu, “Face recognition  by  using  eigen  face  method,” Int.  J.  Sci.  Technol.  Res. ,  vol.  9,  no.  3,  pp. 961–966, 2020.
[15] A.  JAMHARI,  “A  Perancangan  Sistem Pengenalan  Wajah  Secara  Real-Time  pada CCTV  dengan  Metode  Eigenface:,” J. Informatics, Inf. Syst. Softw. Eng. Appl. , vol. 2, no. 2, pp. 20–32, 2020.
[16] A.  JANNAT,  U.  H.  ABU,  N.  TAHREEM, and M. TAYYABA, “a Review on Software Testing  and  Its  Methodology,” i-manager’s J. Softw. Eng. , vol. 13, no. 3, p. 32, 2019.
[17] A. Kaur, “An Essential Guide to Automated
GUI Testing Of Android Mobile Applications,” Int.  J.  Comput.  Tech. , vol. 2, no. 6, pp. 8–12, 2015.
[18] K.  E.  Kim et  al. ,  “Hand  grip  pattern recognition  for  mobile  user  interfaces,” Proc.  Natl.  Conf.  Artif.  Intell. ,  vol.  2,  pp. 1789–1794, 2006.
[19] Y.  I.  Kurniawan,  A.  Rahmawati,  N. Chasanah,  and  A.  Hanifa,  “Application  for determining  the  modality  preference  of student  learning,”  in Journal  of  Physics:
Conference  Series ,  2019,  vol.  1367,  no.  1, pp. 1–11.
[20] S.  Lestari,  A.  Adrial,  and  R.  Rasyid, “Identifikasi  Nyamuk  Anopheles  Sebagai Vektor  Malaria  dari  Survei  Larva  di Kenagarian  Sungai  Pinang  Kecamatan  Koto XI  Tarusan  Kabupaten  Pesisir  Selatan,” J. Kesehat. Andalas , vol. 5, no. 3, pp. 656–660, 2016.
[21] Y.  Li,  C.  Xia,  and  J.  Lee,  “Detection  of small-sized insect pest in greenhouses based on  multifractal  analysis,” Optik  (Stuttg). , vol. 126, no. 19, pp. 2138–2143, 2015.
[22] C. H. Low, “NSL-KDD Dataset.” 2015.
[23] N.  Maharani  Raharja,  M.  Arief  Fathansyah, and  A.  Nur  Nazilah  Chamim,  “Vehicle
Parking Security System with Face Recognition  Detection  Based  on  Eigenface Algorithm,” J. Robot. Control , vol. 3, no. 1, pp. 78–85, 2021.
[24] P.  S.  Ramadhan,  S.  Nurarif,  M.  Syahril,  Y. Riani,  and  N.  Gulo,  “Teknologi  Biometrik
Menggunakan Algoritma Eigenface Biometric  Technology  Using  Eigenface Algorithm,” J.  Comput.  Eng.  Syst.  Sci. ,  vol. 7, no. January, pp. 43–54, 2022.
[25] R.  Rosnelly,  M.  S.  Simanjuntak,  A.  Clinton Sitepu,  M.  Azhari,  S.  Kosasi,  and  Husen, “Face Recognition Using
Eigenface Algorithm on  Laptop  Camera,”  in 2020  8th
International  Conference  on  Cyber  and  IT Service  Management,  CITSM  2020 ,  2020,
pp. 1–4.
[26] A.  B.  Salat,  “Pembuatan  Alat  Pendeteksi Kebisingan  Untuk  Budidaya  Burung  Love Bird Berbasis Arduino Dan Android Melalui Wifi,” J.  Inform.  dan  Rekayasa  Perangkat Lunak , vol. 1, no. 2, pp. 106–114, 2019.
[27] S.  Putra,  I.  Fitri,  and  S.  Ningsih,  “Absensi
Pengenalan Wajah Menggunakan Menggunakan  Algoritma  M  ∑,” J.  Appl. Informatics  Comput. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  21– 27, 2021.
[28] U.  Sari  and  K.  Budayawan,  “Implementasi Metode  Eigenface  pada  Sistem  Absensi Wajah  Berbasis  PHP  dan  MySQL,” Voteteknika  (Vocational  Tek.  Elektron.  dan Inform. , vol. 9, no. 3, p. 111, 2021.
[29] P.  A.  Sasmito,  Ilhamsyah,  and  R.  P.  Sari, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima Beasiswa  Dengan  Menerapkan  Metode
Simple  Additive  Weighting  (SAW),”
Universitas Muhammadiyah Surakarta, 2019.
[30] E.  A.  Shams  and  A.  Rizaner,  “A  novel support  vector  machine  based  intrusion detection  system  for  mobile  ad  hoc networks,” Wirel.  Networks ,  vol.  24,  no.  5,
122 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 1, Februari 2022, hlm. 113-122
pp. 1821–1829, 2018.
[31] W.  Suryn, Software  Quality  Engineering:  A Practitioner’s Approach , vol. 9781118592496. 2014.
[32] Suwanto  Sanjay  dan  FaFadhilah  Syafria,
“Sistem Pakar Identifikasi
Nyamuk
Menggunakan  Pohon  Keputusan  (Studi kasus  Nyamuk  Anopheles  betina  asal Oriental di Indonesia),” J. Sains , vol. 11, no. 2, pp. 266–272, 2014.
[33] M.  Verma  and  B.  Raman,  “Center symmetric local binary co-occurrence pattern  for  texture,  face  and  bio-medical image  retrieval,” J.  Vis.  Commun.  Image Represent. , vol. 32, pp. 224–236, 2015.