Studi Komparasi Ekstraksi Fitur pada Pengenalan Wajah Menggunakan…

## Studi Komparasi Ekstraksi Fitur pada Pengenalan Wajah Menggunakan
Principal Component Analysis (PCA) dan Wavelet Daubechies
Riskyana Dewi Intan P 1) , Elly Matul Imah 2)
Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Surabaya
1) riskyanakyu@ymail.com, 2) elly.matul@gmail.com

## Abstrak
Paper  ini  membahas  perbandingan  ekstraksi  fitur  untuk  pengenalan  wajah  menggunakan  metode Principal  Component  Analysis (PCA)  dan Wavelet  Daubechies untuk  pengenalan  wajah  .  Basis waveletdaubechiesyang  digunakan  adalah  wavelet  db2,  db4,  dan  db8.  Setiap  dekomposisi  dilakukan hingga  level  ke-3 yang kemudian diambil fitur aproksimasiwavelet dan fitur statistik wavelet. Variasi nilai komponen utama dimulai dari nilai komponen ke-1 hingga nilai komponen ke-100 dari 4096 nilai eigen.  Nilai  komponen  ke-1  memiliki  presentasesebesar  62%  sedangkan  nilai  komponen  ke-100 memiliki presentase sebesar 99%dari total nilai eigen,. Pengujian sistem menggunakan 216 citra wajah yang  diambil  dari  dataset The  Japanese  Female  Facial  Expression (JAFFE)  yang  terdiri  dari  10 individu  dengan  masing-masing  sekitar  20  wajah  per-  individu.  Pemilihan  data  train  dan  data  tes menggunakan cross  validation dengan  rata-rata  akurasi  94.42%.  Dari  hasil  percobaan  menggunakan Random  Forest  Classifier diperoleh  tingkat  pengenalan  tertinggi  untuk  ekstraksi  menggunakan  PCA sebesar  100%  pada  variasi  data  95%  ,sedangkan  tingkat  pengenalan  tertinggi  untuk  ekstraksi menggunakan Wavelet  Daubechies sebesar  98.611%  pada  wavelet  db2  menggunakan  fitur aproksimasi wavelet .
Kata kunci : ekstraksi fitur, PCA, pengenalan wajah, Random Forest Classifier,Wavelet Daubechies.

## 1. P ENDAHULUAN
Sistem  pengenalan  wajah  pada  komputer mengadaptasi  pengenalan wajah  yang  dilakukan oleh  manusia  yaitu  dengan  mengenali  bentuk wajah,  bentuk  mata,  bentuk  bibir,  hidung  dan bagian-bagian  lain  yang  mencirikan  wajah seseorang.Meskipun  tidak  secanggih  manusia, komputer  perlu  dilatih  agar  dapat  mengenali wajah    secara  lebih  akurat.  Pengenalan  wajah oleh  komputer  telah  berkembang  pesat  dan mendapat banyak perhatian sejak beberapa tahun terakhir.  Pengenalan  wajah  dapat  diterapkan pada  banyak  aplikasi  antara  lain  dalam keamanan,  alat  identifikasi,  sistem  ATM,  alat bantu  pelacakan  pelaku  kejahatan,  dan lain-lain. Terdapat  banyak  metode  yang  dapat  dipakai dalam  pengenalan  wajah,  dalam  paperini, metode yang dipakai adalah mengolah informasi dari piksel citra dengan ekstraksi fitur menggunakan  metode Principal  Component Analysis (PCA)  dan  Wavelet  Daubechies.  PCA
dan Wavelet Daubechies dipilih karena keduanya  merupakan  metode  yang  sering dipakai  dalam  ekstraksi  fitur  dan  reduksi dimensi.
Berbagai studi telah dilakukan untuk ekstraksi  fitur  berbagai  objek.  Ada  banyak penelitian  menerapkan  PCA  yangmenggunakan PCA pada pengenalan identifikasi biometrik lain seperti  sidik  jari  dan  garis  tangan  ([11],  [12], [13]). Selain itu juga ada banyak penelitian yang menerapkan  PCA  untuk  pengenalan  wajah menggunakan eigenface ([7],  [14],  [15]).Untuk Wavelet sebelumnya beberapa peneliti
menerapkan  wavelet  pada  ekstraksi  fitur  dan membandingkan  dengan  beberapa  basis  wavelet ([5], [16], [17], [18]) dan ada beberapa penelian yang  membandingkan  ekstraksi  fitur  pada pengenalan  wajah  menggunkan  PCA  dan Wavelet ([19], [20]).
Input  data  diambil  dari  dataset The  Japanese Female  Facial  Expression  (JAFFE) .  Dataset  ini terdiri dari 216 gambar front face wanita jepang
dengan  beberapa  ekspresi  yang  berbeda.  Setiap gambar  diperkecil  menjadi(64  x  64)yang  terdiri dari  20  individu  yang  kemudian  dikenakan ekstraksi  fitur  menggunakan  PCA  dan  Wavelet Daubechies  dengan  basisdb2,  db4,  dan  db8. Masing-masing  dekomposisi  dilakukan  hingga levelke-3 menggunakan program MATLAB 2009b .Hasil    dekomposisi  menggunakan  PCA diambil variasi komponen utama mulai dari nilai komponen  ke-1  hingga  ke-100  dari  4096  nilai eigen.  Nilai  komponen  utama  ke-1  memiliki presentase  62%,  sedangkan  nilai  komponen utama  ke-100  memiliki  presentase  99%  dari keseluruhannilai eigen. Hasil dekomposisi Wavelet  Daubechies  kemudian  diambil  fitur aproksimasiwavelet  dan  fitur  statistikwavelet berupa  ( mean,  min,  max,  dan standart  deviasi). Pengujian  sistem  menggunakan    aplikasi Weka 3.6 dengan Random  Forest  Classifier dengan pemilihan data train dan
data tesmenggunakan cross validation.

## 2. S ISTEM P ENGENALAN W AJAH

## 2.1 E KSTRAKSI F ITUR
2.1.1 P RINCIPAL COMPONENT
A NALYSIS (PCA) Principal Component Analysis (PCA)
merupakan  sebuah  transformasi  yang  mengubah dan mendekomposisikan sejumlah besar variabel yang berkorelasi menjadi sejumlah kecil variabel yang  tidak  berkorelasi  dan  dapat  mengurangi dimensi dari data tanpa menghilangkan informasi penting di dalam data tersebut. [2]
Sebuah  wajah  dalam  bentuk  gambar    dua dimensi  dapat  dilihat  sebagai  vektor  satu dimensi. Jika panjang gambar adalah w dan lebar gambar  adalah h ,  maka  jumlah  komponen  dari vektor  1  dimensinya  adalah  ( w x  h).Vektor wajah  tersebut  berada  dalam  suatu  ruang,  yaitu ruang  wajah  yang  merupakan  ruang  dari  semua gambar  yang  memiliki  ukuran  ( w  x  h) pixel.
Tetapi  keseluruhan  ruang  gambar  bukanlah ruang  yang  optimal  untuk  menggambarkan wajah.  Sehingga  dibentuk  sebuah  ruang  wajah yang dapat menggambarkan wajah dengan lebih baik.  Vektor  basis  dari  ruang  wajah  ini  disebut principal components .
Langkah umum metode PCA  antara lain:
a) Input Data Sebelumnya setiap citra wajah yang berdimensi  (64  x  64)  diubah  menjadi  bentuk vektor baris berdimensi (1x4096).
Dikarenakan  terdapat  216  input  citra,  maka semua  vektor  dikumpulkan  menjadi  sebuah matriks berukuran (216x4096).
b) Mean Centering
Mean  Centering adalah  mencari  nilai  rata- rata  masing-masing  dimensi  (kolom)  dan mengurangkan  setiap  nilai  data  sampel dengan nilai rata-rata sesuai dengan kolomnya, 𝑋 𝑖 − 𝑋̅ , dimana i = 1, 2, ..., m .
c) Hitung Matriks Covarian
Persamaan mencari covarian adalah :
(1)
Sedangkan bentuk Matriks Covarian adalah

## d) Proses PCA
Proses  PCA  pada  paper  ini  menggunakan metode  EVD  ( Eigen  Value  Decomposition). Proses PCA dengan cara EVD menggunakan eigen  function dari covarian -nya,  sehingga setelah  didapat  matriks covarian maka langkah  selanjutnya  adalah  dengan  mencari Nilai  Eigen  dan  Vektor  Eigen  dari  Matriks Covarian
(2)
Jika 𝜆 adalah  nilai  eigen  maka  vektor  eigen yang  bersesuaian  dengan 𝜆 dapat  dicari dengan persamaan :
(3)
Lalu  tahapan  selanjutnya  adalah  dengan mengurutkan  vektor  eigen  berdasarkan  nilai eigen  terbesar  ke  nilai  eigen  terkecil  yang disebut  sebagai  matriks  ciri.    Dari  hasil EVD,matriks  ciri  yang  mengandung  vektor eigen  dengan  nilai  eigen  tertinggi,  meng- capture variasi  data  tertinggi,  sehingga
𝑐𝑜𝑣 (𝑋, 𝑌) = ∑ (𝑋 𝑖 − 𝑋̅)(𝑌 𝑖 − 𝑌̅) 𝑛 𝑖=1 (𝑛 − 1)
𝐶 = ( 𝑐𝑜𝑣(𝑥. 𝑥) 𝑐𝑜𝑣(𝑥, 𝑦) 𝑐𝑜𝑣(𝑥, 𝑧) 𝑐𝑜𝑣(𝑦, 𝑥) 𝑐𝑜𝑣(𝑦, 𝑦) 𝑐𝑜𝑣(𝑦, 𝑧) 𝑐𝑜𝑣(𝑧, 𝑥) 𝑐𝑜𝑣(𝑧, 𝑦) 𝑐𝑜𝑣(𝑧, 𝑧) ) Determinant ( 𝐶 − 𝜆I) = 0
(𝐴 − 𝜆𝐼) ∙ 𝑉 = 0
Studi Komparasi Ekstraksi Fitur pada Pengenalan Wajah Menggunakan…
dipilih nilai principal component dengan k % dari jumlah nilai eigen. Dan selanjutnya hasil matriks  di  atas  diproyeksikan  ke  data  yang telah  dinormalkan  ( mean  centering) dengan mengalikan  matriks  tersebut  dengan  matriks mean centering sebelumnya [7].

## 2.1.2 W AVELET D AUBECHIES
Wavelet  daubechies  merupakan  sekelompok wavelet yang diperkenalkan oleh Ingrid Daubechies  yang  dipisahkan  dari jumlah derajat polinomial  yang  membentuk  wavelet,  jumlah momen hilang, atau panjang koefisien filter yang digunakan.  Jumlah  derajat  polinomial  dan jumlah momen hilang  memiliki nilai yang sama besarnya,  sedangkan  panjang  koefisien  filter berukuran  dua  kali  lipat  dari  nilai  tersebut. Penamaan  wavelet  daubechies  menggunakan panjang  koefisien  filter  yang  dimiliki  oleh wavelet daubechies. [4]
Wavelet Daubechies melakukan dekomposisi menggunakan  filter  sehingga  disebut filter banks .  Terdapat  dua  buah  filter  yang  digunakan oleh  Wavelet  Daubechies,  yaitu low-pass  filter dan high-pass  filter . High-pass  filter berguna untuk  menyaring  komponen  frekuensi  tinggi. Low-pass  filter berguna  untuk  menyaring komponen  frekuensi  rendah.  Keluaran  dari masing-masing filter itu hanya diambil setengahnya  saja  atau  di- downsampling .  Nilai keluaran  dari low-pass  filter disebut  sebagai aproksimasi  dan  keluaran  dari high-pass  filter disebut detail atau derau. Bagian aproksimasi ini dapat dilewatkan ke dalam low-pass filter sekali lagi  untuk  mendapatkan  panjang  sinyal  yang lebih  pendek  lagi  dancukup  untuk  kebutuhan. Proses ini disebut dekomposisi.[4]
Keterangan gambar : :  citra masukan : down sampling baris
: down sampling kolom
:  koefisien aproksimasi (LL)
:  koefisien detail horizontal( LH)
:  koefisien detail vertikal ( HL)
:  koefisien detail diagonal ( HH)
Di  dalam high-pass  filter dan low-pass  filter terjadi proses yang disebut konvolusi. Konvolusi adalah  perkalian  antara input yang  masuk dengan  konstanta  masing-masing  filter.  Hasil perkalian  masing-masing  bilangan  tersebut kemudian  dijumlahkan  dan  dijadikan  keluaran dari  filter  tersebut.  Jika  sebuah  sinyal  memiliki panjang  sebesar  2n,  maka  sinyal  tersebut  dapat didekomposisi  sebanyak  n  level  di  mana  pada setiap  levelnya,  sinyal  tersebut  panjangnya berkurang  setengah  dari  panjang  sebelumnya [5].
Karena citra wajah masukan berdimensi dua, maka  konvolusi  diterapkan  dua  kali  yaitu  satu konvolusi  pada  kolom  dan  satu  kali  lagi  pada baris  dari  citra.  Dengan  demikian,  satu  kali proses  Wavelet  Daubechies  akan  menghasilkan satu  citra  approksimasi  dan  tiga  citra  detail. Hasil  dari  dekomposisi  Wavelet  Daubechies disebut dengan koefisien Wavelet Daubechies.
LL  (Low-low)  merupakan  hasil  konvolusi low-passfilter baik  pada  baris  maupun  kolom. LH  merupakan  hasil  konvolusi low-pass  filter pada  baris  dan high-pass  filter pada  kolom.  HL
adalah konvolusi high-pass filter pada baris dan low-pass  filter pada  kolom.  HH  adalah  hasil konvolusi high-pass  filter baik  pada  baris maupun  kolom.  Oleh  karena  itu,  LL  merupakan
Level Dekomposisi 1
Level Dekomposisi 2
Gambar 1. Proses Dekomposisi
Gambar 2. Level Dekomposisi 1 dan Level Dekomposisi 2
𝐶𝐴 𝑖 𝐶𝐷 (ℎ) 𝑖+1 𝐶𝐷 (𝑣) 𝑖+1 𝐶𝐷 (𝑑) 𝑖+1 𝐶𝐴 𝑖+1
citra approksimasi,  sedangkan  LH,  HL,  dan  HH maerupakan citra detail. [8]
Basis  Wavelet  Daubechies  yang  digunakan dalam  paper  ini  adalah  wavelet  db2,db4,  dan db8 . Walaupun wavelet daubechies memperkenalkan  koefisien  baru,  nilai  tersebut dapat  diturunkan  dari  fungsi  penskala  yang dinyatakan dengan 𝜑(𝑥) = √2 ∑ ℎ(𝑛)𝜑(2𝑥 − 𝑛) 2𝑁−1 𝑛=0 (4)
Dengan √2 merupakan  normalisasi  energi koefisien  wavelet  Daubechiesyang  digunakan dan  nilai h(n) sebagai  koefisien  filter  dipilih sedemikian  hingga  didapatkan  nilai h(n) yang orthogonal  dengan h(n) di  fungsi  wavelet Daubechies.  Adapun h(n) di  fungsi  wavelet Daubechies dinyatakan dengan :
𝜓(𝑥) = √2 ∑  (−1) 𝑛 ℎ(𝑛 − 1)𝜑(2𝑥 − 𝑛) 1
𝑛=2−2𝑁
(5)
Berikut ini adalah contoh koefisien filter dari wavelet  DaubechiesDaubechies  untuk  db2,  db4, dan db8 [4].
db-2 db-4 db-8 0.5000 0.5000 0.3415 0.5915 0.1585 -0.0915 0.1629 0.5055 0.4461 -0.0198 -0.1323
High-pass  filter dan low-pass  filter dapat dinyatakan dengan  dengan persamaan
(6)
Dimana g[n] adalah high-pass  filter,  h[n] adalah low-pass  filter . L adalah  panjang filter (dalam  jumlah  titik).  Citra  aproksimasi  hasil dekomposisi  wavelet  daubechies  didekomposisi kembali  untuk  mendapatkan  citra  aproksimasi pada  level  berikutnya.  Sehingga  dekomposisi
wavelet  daubechies  pada  level- n [5]  adalah sebagai berikut :
(7)
Dimana  tanda  *  adalah  operasi  konvolusi, tanda [… ] 2.1 adalah sub-sampling sepanjang baris, tanda [… ] 1.2 adalah sub-sampling sepanjang  kolom. 𝐴 𝑛 adalah  citra  aproksimasi hasil  dekomposisi  waveletdaubechiespada  level- n yang didapatkan melalui proses low-pass filter pada baris dan kolom citra masukan, 𝐷 𝑛𝑖 adalah citra detail pada level- n yang didapatkan melalui proses low-pass  filter dan high-pass  filter pada baris  dan  kolom  ( i =1,  2,  3  untuk  horizontal, vertikal, dan diagonal).
Pada proses ekstraksi fitur, setiap citra wajah akan didekomposisi secara bertahap dari level 1 sampai dengan level 3, artinya proses dekomposisi  akan  menghasilkan  tiga  komponen detail  d 1 ,d 2 ,dan    d 3 serta  salah  satu  dari aproksimasi  a 1 ,a 2 ,dan  a 3 ,  tergantung  dari  level dekomposisi yang akan dipakai [4].
Pada  paper  ini,  ekstraksi  fitur  menggunakan dua  pendekatanyang  akan  dicobakan  pada tahap selanjutnya, yaitu :
1. Fitur  Aproksimasi  :  fitur  akan  diekstrak  dari setiap level dekomposisi, dan hanya memilih komponen aproksimasi pada setiap level.
𝑔[𝐿 − 1 − 𝑛] = (−1) 𝑛 ∙ ℎ[𝑛]
Tabel 2. Koefisien filter untuk db2, db4, dan db8 (normalisasi =akar 2)
𝐷 𝑛1 = [𝐻 𝑥 ∗ [𝐺 𝑥 ∗ 𝐴 𝑛−1 ] 2.1 ] 1.2 𝐷 𝑛2 = [𝐺 𝑥 ∗ [𝐻 𝑥 ∗ 𝐴 𝑛−1 ] 2.1 ] 1.2 𝐷 𝑛3 = [𝐺 𝑥 ∗ [𝐺 𝑥 ∗ 𝐴 𝑛−1 ] 2.1 ] 1.2
𝐴 𝑛 = [𝐻 𝑥 ∗ [𝐻 𝑥 ∗ 𝐴 𝑛−1 ] 2.1 ] 1.2
𝐴 𝑛 = [𝐻 𝑥 ∗ [𝐻 𝑥 ∗ 𝐴 𝑛−1 ] 2.1 ] 1.2
Gambar 3. Ilustrasi proses dekomposisi dengan jumlah koefisien yang dihasilkan secara bertahap dari level ke-1 sampai level ke-3
Studi Komparasi Ekstraksi Fitur pada Pengenalan Wajah Menggunakan…
2. Fitur  Statistik  Wavelet  Daubechies  :  dari  3 level  dekomposisi,  akan  dihasilkan  a 1 ,  d 1 , d 2 ,  d 3 .Semua  komponen  koefisien  yang dihasilkan akan digunakan.
Untuk mereduksi  jumlah  fitur,  dicari  fitur  statistik untuk  setiap  komponen,  yakni  min,  mean, max,  dan  deviasi  standar.  Karena  ada  4 komponen wavelet Daubechies, satu aproksimasi dan 3 detail, maka akan didapat
16 fitur data.

## 2.2 K LASIFIKASI
Klasifikasi  yang  dipakai  dalam  paper  ini adalah Random Forest. Random Forest merupakan  pengembangan  dari Decision  Tree
, dimana    setiap Decision  Tree yang    telah dilakukan  training  menggunakan  sampel  kelas dan setiap atribut dipecah pada  tree yang dipilih antara atribut subset yang  bersifat  acak. Proses klasifikasi  kelas didasarkan pada vote dari suara terbanyak pada kumpulan populasi tree.
Random    Forest yang    dihasilkan    memiliki banyak tree,  dan  setiap tree ditanam  dengan cara  yang  sama. Tree dengan  variabel  x  akan ditanam  sejauh  mungkin dengan tree dengan variabel    y.    Dan    dalam  perkembangannya, sejalan  dengan  bertambahnya  data  set,  maka tree pun  ikut  berkembang.  [6] Algoritma Random Forest yaitu : 1. Tahapan bootstrap, yaitu  mengambil  sample acak    ukuran  N  dengan  pemulihan  dari  data (sampel boostrap)
2. Tahapan random sub- setting, yaitu menyusun tree berdasarkan  data  tersebut,  namun  pada
setiap  proses  pemisahan  pilih  secara  acak m < d peubah penjelas, dan lakukan pemisahan terbaik.
3. Ulangi langkah 1-2 sebanyak k kali sehingga diperoleh k buah tree acak.
4. Lakukan  pendugaan  gabungan  berdasarkan k buah tree tersebut  (misal  menggunakan majority  vote untuk  kasusu  klasifikasi,  atau rata-rata untuk kasus regresi).
Perhatikan  bahwa  setiap  kali  pembentukan tree ,  kandidat  peubah  penjelas  yang  digunakan untuk  melakukan  pemisahan  bukanlah  seluruh peubah yang terlibat namun hanya sebagian saja hasil  pemilihan  secara  acak.  Bisa  dibayangkan bahwa  proses  ini  menghasilkan  kumpulan tree tunggal  dengan  ukuran  dan  bentuk  yang berbeda-beda.  Hasil  yang  diharapkan  adalah kumpulan tree tunggal  memiliki  korelasi  yang kecil antar tree- nya [21]. 3. H ASIL DAN A NALISA P ERCOBAAN
Pengujian  sistem  menggunakan  citra  wajah diambil  dari  dataset The  Japanese  Female Facial  Expression  (JAFFE) sebanyak  216  foto yang  diperkecil  menjadi  (64  x  64)yang  terdiri dari  20  individu.  Sebelumnya  setiap  citra  wajah yang  berdimensi  (64  x  64)  diubah  menjadi bentuk  vektor  baris  berdimensi  (1x4096). Dikarenakan  terdapat  216  input  citra,  maka semua  vektor  dikumpulkan  menjadi  sebuah matriks berukuran (216x4096).
Pada  PCA,  diperoleh  variasi  data  dengan rentang nilai eigen sebagai berikut
Gambar 5. Beberapa citra wajah masukan
Gambar 4. Komponen aproksimasi tiap level dari hasil dekomposisi citra
Kemudian setiap variasi data diuji menggunakan Random  Forest  Classifier yang terdapat  pada Weka  3.7 dengan  pemilihan  data train dan  data test menggunakan cross  validation.
Diperoleh  tingkat  pengenalan  tiap  variasi  data sebagai berikut :
Jika hasil dekomposisi PCA dikembalikan ke  data  awal  ( invers )  maka  terdapat  perubahan yaitu  terjadi  pengurangan  dimensi  dari  data sebelumnya.  Berikut  merupakan  hasil  citra setelah dikembalikan ke data awal:
Sedangkan pada Wavelet Daubechies, setelah setiap citra masukan didekomposisi hingga level ke-3 selanjutnya pada pendekatan fitur approksimasi,  koefisien  aproksimasi  level1, level2, dan level3, a 1, a 2, dan a 3 dikumpulkan dari setiap  citra  menjadi  sebuah  matriks  berukuran (216x2691). Berikut merupakan hasil dekomposisi  menggunakan  fungsi  skala db2
mulai level-1, level-2, dan level- 3.
Untuk  hasil  dekomposisi  menggunakan fungsi skala Daubechies-4 mulai level-1, level-2, dan level- 3.
Dan  hasil  dekomposisi  menggunakan  fungsi skala Daubechies-8 mulai  level-1,  level-2,  dan level- 3.
Untuk pendekatan menggunakan fitur statistik  sebelumnya  setiap  gambar  terlebih
Gambar 8. Beberapa citra wajah setelah di invers
Gambar 6. k % dari seluruh Nilai Eigen
Gambar 9. Dekomposisi db2 level 1 (a), level 2 (b) , dan level 3 (c) (a)                              (b)                  (c)
Gambar 7. Grafik tingkat pengenalan tiap variasi data
Gambar 10. Dekomposisi db4 level 1 (a), level 2 (b) , dan level 3 (c) (a)                              (b)                  (c) Gambar 11. Dekomposisi db8 level 1 (a), level 2 (b) , dan level 3 (c)
(a)                              (b)                  (c)
Studi Komparasi Ekstraksi Fitur pada Pengenalan Wajah Menggunakan…
dahulu  didekomposisi  lalu  dari  3  level dekomposisi, akan dihasilkan detail a 3 , d 3, d 1 , d 2 . Untuk  mereduksi  jumlah  fitur,  dicari  fitur statistik untuk setiap komponen wavelet Daubechies,  satu  approksimasi  dan  3  detail, maka akan didapat 16 fitur data.
Kedua  pendekatan  tersebut  kemudian  diuji menggunakan Random  Forest  Classifier pada Weka  3.7 dengan test option yang  dipakai cross validation. Dalam segi waktu perhitungan, algoritma  PCA  menghasbiskan  waktu  yang cukup  lama  yaitu  182.72  detik,  berbeda  dengan waktu  perhitungan  ektraksi  fitur  menggunakan wavelet  daubechiesyang  hanya  menghabiskan waktu  paling  lama  2.23  detik  pada  wavelet daubechies  db8  menggunakan  fitur  aproksimasi wavelet,  sedangkan  waktu  perhitungan  tercepat yaitu  1.14  detik  pada  wavelet  daubechies  db2 menggunakan  fitur  statistik  wavelet.  Berikut grafik hasil waktu perhitungannya.
Pada  Gambar.  13  terlihat  bahwa  tingkat akurasi  pengenalan  wajah  menggunakan  PCA menunjukkan  hasil  yang  memuaskan  dengan presentasi  tertinggi  sebesar  100%,  sedangkan tingkat akurasi tertinggi pada Wavelet Daubechies  sebesar  98.611%  pada  wavelet daubechies  db2  menggunakan  fitur  aproksimasi wavelet.

## 4. K ESIMPULAN
a. Metode  pengenalan  wajah  menggunakan PCA  lebik  baik  dibandingkan  Wavelet Daubechies,  terlihat  dengan  tingkat  akurasi pengenalan  PCA  memperoleh  hasil  terbaik di atas Fitur Aproksimasi Wavelet Daubechies maupun Fitur Statistik  Wavelet Daubechies yaitu sebesar 100% menggunakan Random Forest Classifier dengan test option cross validation. b. PCA lebih cocok digunakan untuk ekstraksi fitur  pada  pengenalan  wajah,  dikarenakan PCA  bekerja  pada  data  spasial  sedangkan Wavelet  Daubechies  bekerja  pada  data frekuensi. c. Kelemahan  PCA  jika  dibandingkan  dengan Wavelet Daubechies adalah waktu perhitungan  PCA  yang  cukup  lama  yaitu memiliki  waktu  perhitungan  182.72  detik, sedangkan  waktu  perhitungan  Wavelet Daubecies memiliki rata-rata 1.56 detik.
d. Wavelet Daubechies yang cocok digunakan dalam  ekstraksi  fitur  pada  pengenalan wajah adalah wavelet db2 dengan menggunakan  fitur  aproksimasi,  karena mempunyai waktu perhitungan yang tercepat  yaitu  sebesar  1.14detik  dan memperoleh tingkat akurasi tertinggi sebesar 98.61%

## D AFTAR P USTAKA
[1]  Taigman,  Yaniv,  Yang,  Ming,  Ranzato, Mar’c  Aurelio,  Wolf,  Lior,  “DeepFace  :
Closing the Gap to Human-Level Performance in Fance Verification” .
Conference  on  Computer  Vision  and Pattern Recocnition (CVPR) 24 Juni 2014.
Gambar 12. Grafik perbandingan waktu perhitungan metode ekstraksi fitur menggunakan PCA dan
Wavelet Daubechies
Gambar 13. Garfik perbandingan tingkat akurasi metode ekstraksi fitur menggunakan PCA dan Wavelet Daubechies
[2]   Wibowo,  Bangun  Budi,Skripsi,Program Sarjana  Universitas  Diponegoro,  Semarang 2011.
[3]   Peleg, Nimrod , The History and Families of
Wavelet Daubechiess, http://cs.haifa.ac.il/~nimrod/Compression/ Wavelet  Daubechiess/w3families2000.pdf, diakses pada Agustus 2015
[4]   Jatmiko,  Wisnu  dkk.  2011.  ”Implementasi berbagai Algoritma Neural Network &Wavelet Daubechies pada FPGA”, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesai, Jakarta.
[5]   Lukas, Samuel ,Meiliayana, Soetrisna, Tike Tiana.  2006.  “Pengenalan  Cita  Wajah Berbasis  Wavelet  Daubechies  dan  Jaringan Syaraf  Tiruan  Model  Propagasi  Balik”  , Jurnal  Ilmiah  Komputer,  Vol.  5  No.  2  Mei 2006 107-116.
[6]   Rong  Jia,  Li  Gang,  Chen  Yi-Ping  P., “Accoustic Feature Selection For Automatic Emotion Recognition FromSpeech ”,
Information Processing and Management 45 (2009) 315-328, 2009.
[7]   Dashore,  Gunjan.”An  Efficient  Method  for Face Recognition Using Principal Conponent  Analysis  (PCA)” , International Journal of Advance Technology &
Engineering Research (IJATER), Volume 2, Issue 2, March 2012.
[8]   Zou,  Weibao,  “Image  Classification  Using Wavelet  Daubechies  Coefficient  in  Low- pass  Band”,  Proceedings  of  International Joint  Conference  on  Neural  Networks, Orlando, Florida, USA, August 12-17, 2007 [9]    Lim,  Joonhyun,  Kim,  Youngouk,  Paik,
Joonki, “Comparative Analysis of Wavelet- Based  Scale-Invariant  Feature  Extraction Using Different Wavelet Bases” .
International  Journal  of  Signal  Processing,
Image  Processing  and  Pattern  Recognition, Vol. 2, No. 4, December, 2009.
[10]  Dalavi,  Sheetal  Jagannath,  Patil,  Mahadev S.,  Patil,  Sanjay  S.,  “Content  Based  Image Retrival  by  Using  Daubechies  Wavelet Transform” , International  Conference  on Innovations in Engineering and Technology (ICIET’14) on 21 st and 22 nd March, 2014.
[11]  Puspitaningrum, Diyah, Sari, Kemala Dyan,
Susilo,  Boko,  “Dampak  Reduksi  Sampel
Menggunakan Principal Component
Analysis  (PCA)  Pada  Pelatihan  Jaringan Syaraf  Tiruan  Terawasi  (Studi  Kasus  : Pengenalan  Angkan  Tulisan  Tangan)” . Jurnal  Pseudocode,  Volume  2  Nomor  1, September 2014, ISSN 2355-5920.
[12]  Bajwa,  S.Imran,  Naweed,  M.Shahid,  Asif,
M.Nadim, “Feature Based Image Classification by using Principal Component Analysis”. ICGST-GVIP
Journal,  ISSN  16987-398X,  Volume  (9),
Issue (II), April 2009
[13] Galih W., Rizal .I, Ajub Ajulian Z, “Sistem Identifikasi  Garis  Utama  Telapak  Tangan Menggunakan Metode Principal Component  Analysis  (PCA)  dan  Jarak Euclidean” . Transient,  Vol.3,  No.1,  Maret 2014, ISSN: 2302-997, 58.
[14]  M.A.  Turk  and  A.P.  Pentland,  “Face Recognition Using Eigenfaces” . IEEE Conf.
On Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 586-591, 1991
[15]  Alex  Pentland,  Baback  Moghaddam,  and Thad  Starner, “ View  –Based  and  Modular Eigenspaces  for  Face  Recognition” . IEEE Conf.  On  Computer  Vision  and  Pattern Recognition,  MIT  Media  Laboratory  Tech. Report No. 245 1994
[16]  Resmana  L.  dan  Marcel  J.T.R  ,  Thiang,
“Pengenalan Citra Wajah dengan Pemrosesan  Awal  Transformasi  Wavelet” .
Proceeding,  Digital  Sinyal  Processing, Teknologi dan Aplikasinya (DSPTA) Gedung Pasca Sarjana ITS, Surabaya, 2000.
[17]  Pallavi  W.  and  Megha  W.,  “Face Recognition Using Discrete Wavelet Transform ”  . International Journal of Advanced Engineering Technology
(IJAET),  Vol.  III,  Issue  I,  January-March, 2012, 239-242 , E-ISSN 0976-3945 .
[18]  S,  Nikhila,  S,  U.  Pavitha,  K,  H. Krutthika,”Face Recognition Using Wavelet Transform” . International Journal of Advanced Research in Electrical, Alectronics, and Instrumentation
Engineering  (IJAREEIE)  Vol.3,  Issue  1, January 2014. ISSN: 2278-8875.
[19] Gumus,  Ergun,  Kilic,  Niyazi,  Sertbas, Ahmet,  Ucan,  Osman  N.,  “Evaluation  of face  recognition  technology  using  PCA,
Studi Komparasi Ekstraksi Fitur pada Pengenalan Wajah Menggunakan…
wavelets,  and  SVM”.  Elsevier  Expert Systems with Applications, 37 (2010) 6404- 6408.
[20] Vytautas,  P.,  “Face  Recognition  Using Principal Component Analysis and Wavelet Packet  Decomposition” . INFORMATICA, 2004,  Vol.  15,  No.2,  243-250.  2004  , Institute  of  Mathematics  and  Informatics, Vilnius.
[21]  Breiman, L., Friedman, J., Olsen, R.A., dan Stone,  C.  (1984), Classification  and regression  trees ,  Wadsworth,  Belmont,
California.