Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, Mei 2017, Vol.11, No. 1

## COMPUTING GRAYSCALE OF FACE DETECTION MENGGUNAKAN METODE SOBEL DAN
LAPLACIAN OF GAUSSIAN

## Kustanto
Jurusan Informatika Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Islam Balitar Blitar email : kustanto@unisbablitar.ac.id
Abstrak : Citra  dari  sudut    pandang    matematis,    merupakan    fungsi    menerus    atau continue  dari  intensitas cahaya pada bidang dua dimensi f(x,  y), dengan  x  dan  y  adalah koordinat  spasial  dan  amplitude    f    pada    pasangan    koordinat    (x,    y)    yang    disebut intensitas    atau    derajat  keabuan    citra    pada    titik    tersebut.    Jika    x,    y,    dan    semuanya berhingga,  dan  nilainya diskrit, citra tersebut merupakan citra digital Citra digital adalah citra yang  disimpan dalam format digital atau  dalam bentuk  file. “Pengolahan citra digital merupakan  proses  yang  bertujuan    untuk  memanipulasi  dan  menganalisis  citra  digital dengan  bantuan  komputer”.  Penggunaannya,    deteksi    wajah    mengunakan    operator berbasis    turunan    pertama  dan  turunan  kedua.  Saat  ini  telah  ada  beberapa  metode  yang dapat digunakan dalam mendeteksi wajah, contohnya adalah metode  Sobel  dan  Laplacian of  Gaussian    atau  LoG,    kedua    metode    ini  cocok  dalam  menyelesaikan    penghitungan komputasi.    Kedua    metode    deteksi    wajah    ini  menghasilkan  citra  yang  berbeda,  dimana citra  yang  dihasilkan  metode    Sobel    lebih  baik    dan    jumlah    pixsel    warna    putih    yang diperoleh  lebih  banyak  dibandingkan dengan metode Laplacian.
Kata kunci : Citra, Deteksi wajah, Laplacian of Gaussian, komputasi, dan Sobel

## I. P ENDAHULUAN
Citra  atau  image,  istilah  lain  untuk  gambar,  sebagai  salah  satu  komponen multimedia yang berperan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Citra dari sudut    pandang    matematis,    merupakan    fungsi    menerus    atau    continue    dari intensitas  cahaya  pada  bidang  dua  dimensi  f(x,    y),  dengan    x    dan    y    adalah koordinat spasial dan amplitude  f  pada  pasangan  koordinat  (x,  y)  yang  disebut intensitas    atau    derajat  keabuan    citra    pada    titik    tersebut.    Jika    x,    y,    dan semuanya    berhingga,    dan    nilainya  diskrit,  citra  tersebut  merupakan  citra  digital (Gonzalez    et    al  ;  2004:2).  Citra  digital  adalah  citra  yang    disimpan  dalam  format digital  atau    dalam  bentuk    file.  “Pengolahan  citra  digital  merupakan  proses  yang bertujuan    untuk  memanipulasi  dan  menganalisis  citra  digital  dengan  bantuan komputer” (Fanzuanta, 2011:1).
Penggunaannya,    deteksi    wajah    mengunakan    operator    berbasis    turunan pertama dan turunan kedua. Saat ini telah ada beberapa metode yang dapat digunakan dalam  mendeteksi  wajah,  contohnya  adalah  metode    Sobel    dan    Laplacian  of Gaussian    atau  LoG,    dan    sebagainya.    Pembahasan  dua    buah    metode  deteksi wajah,    yaitu    metode    Sobel    dan    Laplacian,    karena    kedua    metode    ini    lebih mudah  dalam  menyelesaikan  penghitungannya.  Kedua  metode  deteksi  wajah  ini menghasilkan citra yang berbeda, dimana  citra yang dishasilkan metode  Sobel  lebih
baik  dan  jumlah  pixsel  warna  putih  yang  diperoleh  lebih  banyak  dibandingkan dengan metode Laplacian.
Metode    Laplacian    merupakan    metode    yang    menggunakan    operator Laplacian  Operator    Laplacian    adalah    operator    yang    berbasis    gradien    yang menggunakan  dua buah  kernel  yang berukuran 3x3 pixel. Operator ini mengambil arah diagonal untuk penentan  arah  dalam  penghitungan  nilai  gradient.  Sedangkan metode    Sobelmerupakan    metode    yang    menggunakan    operator    Sobel.    Operator ini    menggunakan  dua  buah  kernel  yang  berukuran  3x3  pixel  untuk  penghitungan gradiennya.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Deteksi wajah dapat dipandang sebagai masalah klasifikasi pola dimana inputnya adalah citra masukkan dan akan ditentukan output yang berupa label kelas dari citra tersebut. Dalam hal ini terdapat dua label kelas, yaitu wajah dan non-wajah. Teknik- teknik  pengenalan  wajah  yang  dilakukan  selama  ini  banyak  yang  menggunakan asumsi  bahwa  data  wajah  yang  tersedia  memiliki  ukuran  yang  sama  dan  latar belakang yang seragam. Di dunia nyata, asumsi ini tidak selalu berlaku karena wajah dapat  muncul  dengan  berbagai  ukuran  dan  posisi  di  dalam  citra  dan  dengan  latar belakang yang bervariasi. Pendeteksian wajah ( face detection ) adalah salah satu tahap awal  yang  sangat  penting  sebelum  dilakukan  proses  pengenalan  wajah  ( face detection ).
Penelitian  dari  Nugroho  dan  kawan-kawan,  mengelompokkan  metode  deteksi wajah menjadi empat kategori, yaitu :
1. Knowledge-based method . Metode ini kebanyakan digunakan untuk lokalisasi wajah,
2. Feature invariani approach . Metode ini kebanyakan digunakan untuk lokalisasi wajah,
3. Template matching method . Metode ini digunakan untuk lokalisasi wajah maupun deteksi wajah,
4. Appearance-based method . Metode ini kebanyakan digunakan untuk deteksi wajah.

## Citra Digital
Citra  dapat  dikatakan  sebagai  citra  digital  jika  citra  tersebut  disimpan  dalam format digital (dalam bentuk file ). Seperti halnya proses digitisasi dalam bentuk data lain, proses digitisasi pada data citra juga merupakan proses pengubahan suatu bentuk data citra dari yang bersifat analog ke dalam bentuk data digital, yang mana proses ini dapat  dilakukan  dengan  alat  bantu,  yang  salah  satunya  berupa  kamera.  Hanya  citra digital  yang  dapat  diolah  menggunakan  komputer.  Jenis  citra  lain  jika  akan  diolah dengan komputer harus diubah dulu menjadi citra digital.
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, Mei 2017, Vol.11, No. 1
Gambar 2.1 Citra Digital(Citra Annisa, 2010)
Gambar 2.1 ditampilkan dengan matriks berukuran N x M (N menyatakan baris atau tinggi, M menyatakan kolom atau lebar) (Hestiningsih, 2008).
𝑓(𝑥, 𝑦) = [ 𝑓(0,0) 𝑓(0,1) … 𝑓(0, 𝑀 − 1) 𝑓(0,1) 𝑓(1,1) … 𝑓(1, 𝑀 − 1) … 𝑓(𝑁 − 1.0) … 𝑓(𝑁 − 1,1) … … … 𝑓(𝑁 − 1, 𝑀 − 1) ] (1) Keterangan:
N = jumlah baris, 0 = y = N 1 M = jumlah kolom, 0 = x = M 1 L = maksimal warna intensitas (derajat keabuan), 0 = f(x,y) = L 1
Citra  digital  biasanya  berbentuk  persegi  panjang,  secara  visualisasi  dimensi ukurannya dinyatakan sebagai lebar x tinggi. Ukurannya dinyatakan dalam titik atau pixsel (pixel = picture element ) dan dapat pula dinyatakan dalam satuan panjang (mm atau inci = inch ).
Gambar 2.11 Model Tepi Satu Dimensi (Febriani, 2008)

## Deteksi Tepi (Edge Detection)
Secara  umum  tepi  dapat  didefinisikan  sebagai  batas  antara  dua region atau  dua piksel  yang  saling  berdekatan  yang  memiliki  perbedaan  intensitas  yang  tajam  atau tinggi.  Tepi  dapat  diorientasikan  dengan  suatu  arah,  dan  arah  ini  berbeda-beda, tergantung  Pada  perubahan  intensitas.  Untuk  lebih  memahami  defenisi  tepi,  gambar dibawah ini memperlihatkan model tepi dalam ruang satu dimensi (Febriani, 2008).
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, Mei 2017, Vol.11, No. 1
29

## Langkah-Langkah Proses Pengimplementasian Aplikasi :
Rancangan Interface :
1.  Halaman  utama    digunakan  untuk  mengambil  foto  dari file, Form  hasil:  gambar atau  foto  yang  akan  diuji  cobakan  terhadap  programnya  Setelah  berhasil mengambil foto dari file , maka foto tersebut akan diuji cobakan pada programnya.
Gambar 3.1 halaman utama
2. Form  hasil:  hasil  gambar  atau  foto  yang  telah  diuji  cobakan.  Setelah  foto  diuji, maka  akan  terlihat  perbandingan  antara  kedua  metode Sobel dan Laplacian  of Gaussian  (LoG). Jadi  antar  kedua  metode  tersebut akan  terlihat noise dan  garis batas giometrinya dicontours.
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, Mei 2017, Vol.11, No. 1

## Gambar 3.3 form hasil yang diuji antara metode Sobel dan Laplacian of Gaussian
Berikut  penjelasan  langkah-langkah  proses  pengimplementasian  pembuatan aplikasi  ini  .  Untuk  proses  secara  umum  bisa  digambarkan  dengan  diagram  blok seperti berikut :
Gambar 3.10 Diagram Blok Proses Secara Umum
Pendefinisian,  gambar  akan  menuju  ke- blurring maka  sebuah  gambar  antara metode laplacean  of  Gaussian dan sobel dengan thresholding antara  0-255  dan pendeteksian contours antara  2  metode  tersebut  kemudian  munculah  perbedaan gambar  dengan menggunakan  metode laplacean  of  gaussian dan  metode sobel tersebut.  Jadi  unsure  dari  prosesnya  dari  kedua  metode  tersebut  metode Sobel lebih akurat dibandingkan dengan metode Laplacian of Gaussian.
Diagram Blok
Gambar 3.10 Diagram Blok Proses
Jika  gambar  ke wide  facus benar  maka  lanjut  ke blurring, jika  gambar  ke wide facus salah maka akan kembali lagi ke gambar, jika gambar benar maka akan lanjut ke blurring maka ke edge detection , lanjut lagi ke thresholding ke countour detection setelah  semua  benar  maka  akan  ke find  object .  Average  filter  pada  sebuah filter lowpass yang menghitung rata-rata, abu-abu ( grayscale ). Filter ini menggantikan nilai setiap pixel [i, j] dengan rata-rata dari pixel di beberapa pixel tetangga di sekitarnya, yaitu jumlah bobot dari [i + p, j + q], dengan p = -k ke k, q = -k ke k untuk beberapa nilai k positif, bobot non-negatif dengan bobot tertinggi pada p = q = 0. Penggunaan metode average  filter diharapkan  mendapatkan  nilai  yang  rata  dan  sama  pada  tiap pixel tetangganya  yang  dihasilkan.  Jika  menggunakan  metode filter lain,  misalkan median filter atau Gaussian  filter ,  mendapatkan  proses  yang berdasarkan  nilai tengahnya pada tiap kernel tetangganya. Sehingga nilai tengah pada median filter atau Gaussian filter lebih besar dibandingkan dengan nilai tetangganya. Selain itu, median filter atau Gaussian  filter kebanyakan  berfungsi  sebagai noise reduction atau mengurangi noise pada gambar.
Edge  Detection  Yaitu    proses    deteksi    tepi    pada    suatu    gambar    yang menghasilkan    gambarberupa  garis  garis  tepi  pada objek yang  ada  pada  gambar. Metode  untuk  edge  detection  beragam.  Pada  aplikasi  ini  dengan  menggunakan metode Sobel yaitudengan memanfaatkan kernel 3x3 sebagai berikut:
[ 0 0 0 1 2 1 ] (2)
Pada matriks (2) ditampilkan sebagai filter vertikal.
[ 2 −1 0 1 ] (3)
Pada matriks (3) ditampilkan sebagai filter horizontal. Untuk proses secara umum, contoh source code -nya seperti berikut : /** @function main */ int main( int argc, char** argv ) { //initialitation value int scale = 1; int delta = 0; int ddepth = CV_16S; /// Load source image and convert it to gray src = imread( "C:/gambar/10.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR); /// Convert image to gray and blur it cvtColor( src, src_gray, CV_BGR2GRAY ); blur( src_gray, src_gray, Size(3,3) ); //sobel Mat sobel_x, sobel_y; Mat abs_sobel_x, abs_sobel_y; // sobel X Sobel( src_gray, sobel_x, ddepth, 1, 0, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT ); convertScaleAbs( sobel_x, abs_sobel_x ); // sobel Y Sobel( src_gray, sobel_y, ddepth, 0, 1, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT ); convertScaleAbs( sobel_y, abs_sobel_y );
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, Mei 2017, Vol.11, No. 1
/// Total sobel (approximate) addWeighted( abs_sobel_x, 0.5, abs_sobel_y, 0.5, 0, sobel );
Penggabungan edge detection  dari  2  gambar  yang  diproses  menjadi  1  gambar utuh untuk diproses lagi pada tahapan selanjutnya. Tampilan source code nya seperti berikut : //sobel Mat sobel_x, sobel_y; Mat abs_sobel_x, abs_sobel_y; // sobel X Sobel( src_gray, sobel_x, ddepth, 1, 0, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT); convertScaleAbs( sobel_x, abs_sobel_x ); // sobel Y Sobel( src_gray, sobel_y, ddepth, 0, 1, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT); convertScaleAbs( sobel_y, abs_sobel_y ); /// Total sobel (approximate) addWeighted( abs_sobel_x, 0.5, abs_sobel_y, 0.5, 0, sobel ); Thresholding merupakan  proses  konversi  citra grayscale menjadi  citra  biner ( binary image ) dengan nilai 1 dan 0. Citra grayscale memiliki nilai intensitas warna antara  0-255  sehingga  pada  untuk  memberikan  nilai binary  image pada  citra ditentukan  terlebih  dahulu  batas  ambang  yang  akan  membagi  2  daerah  pada citra . Thresholding  bertujuan  menghasilkan  citra  biner  secara  matematis  dapat  dituliskan sebagai berikut :
𝑔(𝑥, 𝑦) = 1 𝑖𝑓 𝑓(𝑥, 𝑦) ≥ 𝑇 0 𝑖𝑓 𝑓(𝑥, 𝑦) < 𝑇 (4)
Dengan  g(x,  y) adalah citra biner dari citra grayscale f(x,  y) dan T menyatakan nilai threshold . /// Detect edges using Threshold threshold( abs_dst, threshold_output_laplace, thresh, 255, THRESH_BINARY); /// Find contours findContours( threshold_output_laplace, contours_laplace, hierarchy_laplace, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0) );
Contours  Detection adalah  garis  batas  dari  bentuk geometric  dalam  gambar digital.  Karena  identifikasi  kontur  sangat  penting  untuk  menganalisis  isi  gambar, ekstraksi  kontur  menjadi  salah  satu  bagian  penting  dalam  masalah  computer  vision dan  pengenalan  pola  atau  untuk  objek  gambar.  Algoritma  ekstraksi  kontur  terdapat dua  tahapan  utama.  Tahap  pertama  dalah  preprocessing  untuk  mengekstrak  satu  set poin  berorientasi  dari  input  gambar.  Tahap  kedua  menentukan  kontur  diantara  titik yang  berorientasi  menggunakan  geometri.  Tahap  kedua  tersebut  masih  terdiri  lagi dari beberapa langkah  yaitu titik saring dengan teknik pengelompokkan, selanjutnya titik dihubungkan berdasarkan kedekatan dan orientasi ke jalur yang mewakili kontur, dan akhirnya jalur yang disederhanakan dengan mengurangi jumlah titik yang mereka miliki ( Pedro et al, 2009, p l )
/// Find contours findContours( threshold_output_sobel, contours_sobel, hierarchy_sobel, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0,0) );
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, Mei 2017, Vol.11, No. 1

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Citra yang dapat digunakan dalam percobaan untuk kedua metode wajah adalah citra dengan format JPEG (ekstensi *.jpg). Pengujian gambar yang dilakukan dengan membagi  gambar  dengan  kamera  –  kamera  yang  berbeda  dan  metode  yang  berbeda juga. Seperti menggunakan kamera hp berbagai  merek dengan perbedaan pada pixel pada kamera tersebut, dan mengunakan kamera digital dan DLSR berbagai merek dan spesifikasi.

## Perbandingan Citra Hasil Deteksi Wajah Secara Visual
Semua data uji, citra yang diperoleh dari hasil metode Sobel lebih jelas dan garis tepi  yang  diperoleh  lebih  banyak  terhubung  disbanding  dengan  metode laplacian yang  masih  putus-putus.  Dengan  menggunakan  metode Sobel ,  masih banyak  tepi yangbisa terbaca disbanding dengan metode Laplacian. Metode Sobel lebih  baik  dibandingkan  metode Laplacian karena  operator  dan ukuran kernel yang digunakan berbeda. Metode Sobel menggunakan operator Sobel:
-1   0   1                     1   2   1 Sx =  -2   0   2    dan Sy =  -2   0   2   dengan ukuran  3x3 pixel . Sedangkan -1   0   1                    -1   -2   -1 Metode Laplacian of Gaussian menggunakan operator Laplacian Of Gausian 0   -1   0                    0   1   0 Lx  =  0   4   -1   dan  Ly  = 0   1   0   dengan ukuran kernel 3x3 pixel

## 0   -1   0                    0   1   0
Metode laplacian lebih  menekankan  penghitungan  gradien t  arah  diagonal sedangkan metode Sobel lebih kearah vertical dan horisontalnya. Ukuran kernel yang dipakai dalam deteksi wajah cukup mempengaruhi hasil yang didapat, semakin besar ukuran kernel semakin  banyak  wajah  yang  diperolah,  terbukti  dalam  percobaan  lain  ketika mendeteksi wajah dengan menggunakan kernel berukuran 3x3 pixel pada citra.

## IV. K ESIMPULAN D AN S ARAN
Berdasarkan pembahasan  yang  telah  diuraikan,  maka  diambil  beberapa kesimpulan:
1. Kualitas citra grayscale untuk face detaction
a.  hasil Operator LoG menghasilkan tepi citra wajah yang sama jelasnya dengan operator Sobel dan  Operator Sobel memproses  tepi  citra  wajah  lebih  cepat dibandingkan operator LoG .
b. bergantung pada jumlah cluster yang diberikan dalam proses pengolahan citra, pemilihan  kategori  citra  acuan  yang  ditentukan  dan  pengaruh  dari  masing- masing citra dalam kategori yang sama.
2. Pengujian face detaction berdasarkan analisa  gambar dan analisa counturs  yang telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan  metode sobel lebih  baik dibandingkan  dengan  penerapan  metode Laplacian  of  Gaussian dalam pewarnaan citra face detiction .
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, Mei 2017, Vol.11, No. 1

## V. D AFTAR P USTAKA
Viola,    P.,Jones,    M.    J.    2004.    ROBUST    REAL-TIME    FACE    DETECTION, International Journal of Computer Vision, Kluwer Academic, Netherlands. Charan,  BP.,  Sinha  ,G.R.,  2010,  An  Adaptive  K-means  Clustering  Algorithm  for Breast Image Segmentation, Int. Journal of Computer Applications, 10(4). Gonzalez, R.C., Woods, RE., 2008, Digital Image Processing Third Edition, Pearson
Prentice Hall, London. Putra, D.,2010, Pengolahan Citra Digital, Andi Yogyakarta. Yogyakarta. Russ, JC., 2011, The  Image  Processing  Handbook  Sixth  Edition,  CRC  Press.  United  State.  Sheikh,
H.R., Bovik A.C., 2005,
Information  Theoretic  Approaces  to  Image  Quality  Assessment.  In:  Bovik,  A.C.
Handbook of Image and Video Processing. Elsevier. Srini, 2009.,
Nugroho,  S.  2004.  SISTEM  PENDETEKSI  WAJAH  MANUSIA  PADA  CITRA DIGITAL,  Tesis  Program  Studi    Ilmu  Komputer  Jurusan  MIPA,  Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta
Pengolahan  Citra:  Konsep  Dasar,  http://srini.staff.gunadarma.ac.id/Downloads/files/ 4881/8+Olah+Citra-Konsep+Dasar.pdf,  diakses  9  Maret  2011  Suhendra, A.,2008,
Akbaramin,  Muhammad.  2012.  Analisa  Perbandingan  Kinerja  Deteksi  Tepi Menggunakan  Metode  Log,  Sobel,  Dan  Canny  Terhadap Format File Jpeg
Dan Bmp. (Online). (diakses 25 Januari 2017). Catatan Kuliah Pengantar Pengolahan Citra, http://images.analyst71. multiply.com/attachment/0/Rz6WgoKCiQAAFxBe81/Catatan%20Kuliah%20P
C%202007.pdf, diakses 9 Maret 2016