ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019

## ANALISIS IMPLEMENTASI PREPROCESSING DENGAN OTSU - GAUSSIAN PADA PENGENALAN WAJAH
Annahl Riadi 1 , Ruhmi Sulaehani 2
1 annahlriadi@gmail.com, 2 ruhmisulaehani@yahoo.co.id 1,2 Universitas Ichsan Gorontalo

## Abstrak
Penelitian ini terfokus pada ekspresi wajah untuk deteksi kepuasan pelanggan pada minimarket yang  tingkat  pelayanannya  kurang  maksimal.  Untuk  mengetahui  tingkat  kepuasan  pelanggan  dapat dilihat  melalui  pengenalan  wajah  yang  diambil  melalui  CCTV  pada  minimarket  tersebut. Permasalahan-permasalahan yang terjadi yaitu banyak pelanggan yang tidak menyampaikan secara langsung kesan yang dirasakan saat berbelanja, sedangkan minimarket dan pusat perbelanjaan harus mengetahui tingkat kepuasan pelanggan untuk meningkatkan strategi penjualan. Penelitian-penelitian untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut  masih  jarang  dilakukan.  Oleh  karena  itu,  salah  satu  peran komputasi  cerdas  adalah  untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut  menggunakan Support  Vector Machine (SVM).  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk  meningkatkan  akurasi  dari  pengenalan  ekspresi wajah  pelanggan  minimarket  melalui  perbaikan preprocessing .  Hasil  penerapan  metode otsu dan fungsi gaussian dapat digunakan untuk tahapan preprocessing melalui threshold image yang memiliki kualitas  gambar  yang  baik.  Metode otsu-gaussian tidak  efektif  digunakan  untuk preprocessing data yang  bersumber  dari video atau image dengan  kualitas  gambar  yang  kurang  baik,  sehingga menyulitkan proses pengenalan wajah.
Kata kunci: Ekspresi, Wajah, Pelanggan, otsu - gaussian .

## Abstract
In this  research,  we  will  focus  on  facial  expressions  to  detect  customer  satisfaction  in  mini markets where the service level is less than optimal. To find out the level of custome satisfaction can be seen through facial recognition tahen through CCTV in the mini market. The problems that occur are  many  customers  who  do  not  directly  convey  the  impression  that  is  felt  when  shopping,  while minimarkets  and  shopping  conters  must  know  the  level  of  customer  satisfaction  to  improve  sales strategies. Research to solve the problem is still rerely done, therefore one of the roles of intelligent computing is to solve the problem using Support Vector machine (SVM). The purpose of this study is to  improve  the  accuracy  of  facial  expressions  of  mini  market  customers  through  improved preprocessing.  The  results  of  the  application  of  the  otsu  method  and  the  gaussian  function  can  be used for the preprocessing stage through a threshold image that has good image quality. The otsu- gaussian  method  is  not  effectively  used  for  preprocessing  data  sourced  from  video  or  images  with poor image quality, making it difficult to recognize faces.
Keywords : Expression, Face, Customer, otsu-gaussian

## 1.  Pendahuluan
Ekspresi  wajah  merupakah  sebuah  sinyal  sosial  yang  keluar  dan  terpancar  dari  dalam  diri manusia  yang  dapat  ditunjukkan  melalui  banyak  hal  [1].  Wajah  yang  telah  terdeteksi  akan  diambil mata  dan  mulutnya  untuk  didapatkan  informasi  di  dalamnya.  Penelitian  ini  terfokus  pada  ekspresi wajah  untuk  deteksi  kepuasan  pelanggan  pada  minimarket  yang  berada  di  Kecamatan  Marisa Kabupaten  Pohuwato  yang  tingkat  pelayanannya  dianggap  kurang  maksimal.  Untuk  mengetahui tingkat kepuasan pelanggan dapat dilihat melalui pengenalan wajah yang diambil melalui CCTV pada minimarket.  Penelitian  tentang  pengenalan  ekspresi  wajah  secara  umum  telah  dilakukan  oleh beberapa  peneliti  [2][3][4][5].  Dalam  penelitian  tersebut  metode,  data  dan  parameter  wajah  yang digunakan masing-masing  peneliti berbeda  sehingga  hasil  ekspresi  wajah  beserta  akurasi  dari  hasil penelitian  juga  berbeda.  Teknik  pengenalan  wajah  tidak  mudah,  oleh  karena  itu  diperlukan  tahap pembelajaran (learning) untuk  melatih  sehingga  sistem  dapat  mengenali  wajah  yang  diuji. Permasalahan umum yang terjadi yaitu banyak pelanggan yang tidak menyampaikan secara langsung kesan  yang  dirasakan  saat  berbelanja,  sedangkan  minimarket  dan  pusat  perbelanjaan  harus mengetahui  tingkat  kepuasan  pelanggan  untuk  meningkatkan  strategi  penjualan.  Berdasarkan beberapa  penelitian  pengenalan  ekspresi  wajah,  masih  terdapat  beberapa  kekurangan  dan kelemahan.  Dalam penelitian tersebut  dijelaskan  bahwa hasil  dari  evaluasi masih  perlu  ditingkatkan
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
karena  kurang  optimalnya  kinerja  dari  sistem  pengenalan  ekspresi  wajah  yang  hanya  mengenali ekspresi wajah berdasarkan kondisi mata dan mulut. Ekspresi yang dikenali hanya Netral, Smile dan Sleepy ,  selain  itu  jumlah dataset  training yang  digunakan  masih  sedikit  dan  kurang  bervariasi  [2]. Perlu ditambahkan algoritma untuk menangani permasalahan varians projection yang dinyatakan baik untuk  karakter  yang  saling  terpisah,  namun  bila  ada  karakter  yang  terhubung,  maka  teknik  ini  bisa digunakan  dengan  sedikit  tambahan  algoritma  lain  [6].  Oleh  karena  itu  hal  ini  sangat  berpengaruh dengan tingkat akurasi yang dihasilkan. Terdapat beberapa mesin pembelajaran untuk klasifikasi citra, seperti Jaringan Syaraf Tiruan, Logika Fuzzy , Algoritma Genetika, dan Support Vector Machine (SVM) [7].
Salah  satu  algortima  yang  mampu  menyelesaikan  masalah  klasifikasi  dengan  baik  adalah Support  Vector  Machine (SVM).  Pengenalan  ekspresi  wajah  pengguna  E-Learning  menggunakan Artificial Neural Network (ANN) dengan fitur ekstraksi Local Binary Pattern (LBP) dan Gray Level Co- Occurrence Matrix (GLCM) menemukan bahwa ekspresi wajah yang berhasil dikenali adalah Neutral, Smile/happy,  Tired/Sleepy dengan  akurasi  tertinggi  yang  didapatkan  adalah  88,89%  berdasarkan kondisi  mata  dan  mulut  [8]. Support  Vector  Machine (SVM)  adalah  suatu  teknik  klasifikasi  yang terbilang  baru  [6].  Dalam  hal  klasifikasi,  metode  SVM  sangat  popular  belakangan  ini.  SVM  berada satu kelas dengan metode ANN ( Neural Network ) dalam hal fungsi dan kondisi permasalahan yang bisa diselesaikan. Keduanya masuk dalam kelas supervised learning . Baik para ilmuwan dan praktisi telah  banyak  menerapkan  teknik  ini untuk menyelesaikan masalah-masalah  nyata  dalam  kehidupan sehari-hari.  SVM  merupakan  metode  klasifikasi  yang  kini  banyak  dikembangkan  dan  diterapkan. Metode  ini  berasal  dari  teori  pembelajaran  statistik  dan  memberikan  hasil  yang  lebih  baik dibandingkan dengan metode yang lainnya. SVM bekerja sangat baik pada himpunan data berdimensi tinggi  [7].  Walaupun  sangat  baik  dalam  menyelesaikan  permasalahan  klasifikasi,  SVM  hanya  dapat digunakan  pada  data  yang  bersifat  linier  saja,  sehingga  diperlukan  sebuah  pengembangan  untuk dapat  membuat  SVM  mampu  memisahkan  data non-linier ,  salah  satunya  dengan  menambahkan metode yang mampu melakukan klasifikasi dan interpretasi citra.
GLCM telah terbukti menjadi deskriptor tekstur paling kuat yang digunakan dalam analisis citra [6]. GLCM merupakan metode ekstraksi ciri yang menggunakan perhitungan tekstur pada orde kedua yaitu memperhitungkan pasangan dua piksel citra asli, sedangkan pada orde pertama menggunakan perhitungan  statistik berdasarkan nilai piksel citra asli dan tidak memperhatikan piksel ketetanggaan [9].  Matriks  ko-okurensi  adalah  salah  satu  metode  statistik  yang  dapat  digunakan  untuk  analisis tekstur  [10].  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk  meningkatkan  akurasi  dari  pengenalan  ekspresi  wajah pelanggan minimarket melalui perbaikan preprocessing .

## 2.  Metode
Konsep  dasar  preprocessing  data  dan  metode  untuk  preprocessing  data  diatur  kedalam kategori : pembersihan data, integrasi data dan reduksi data [11]. Sebelum melakukan klasifikasi citra perlu dilakukan tahapan preprocessing terlebih dahulu dengan tahapan dilihat Gambar 1.
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019

## 3.  Hasil dan Pembahasan Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan data gambar dari rekaman CCTV yang ada di DD Mart, data video hasil  rekaman  CCTV  yang  diambil  dijadikan  image  agar  dapat  dilakukan  preprocessing,  rekaman CCTV  yang  diambil  dari  DD  Mart  yaitu  CCTV  yang  berada  di  Kasir.    Hasil  Gambar  wajah  tersebut kemudian diproses untuk dilakukan pemotongan ( cropping ) untuk menghasilkan gambar wajah saja. Gambar wajah hasil cropping tersebut kemudian disamakan ukuran gambarnya menjadi 269 x 415.

## Pengolahan awal
Hasil gambar  yang  didapat  dari  proses  pengumpulan  data  menggunakan  CCTV  tidak menghasilkan kualitas gambar yang baik, jadi untuk memperoleh gambar yang baik penulis membuat rekaman  video  yang  diambil  dari  ponsel  dan  direkam  langsung  di  DD  Mart  Agar  wajah  pelanggan lebih  terlihat  jelas.  Hal  ini  dilakukan  karena Kualitas  gambar  yang  kurang  baik  akan  memungkinkan ditemukan noise , dimana noise dapat mengurangi akurasi dalam pengenalan wajah pelanggan. Untuk mengatasi  hal  tersebut  gambar  wajah  dengan  model  warna  RGB  yang  dinilai  kompleks  karena menggunakan  tiga  layer  warna,  yaitu Red,  Green, dan Blue terlebih  dahulu  di  konversi  dari  warna RGB menjadi grayscale. Dasar warna RGB ( Red Green Blue) tidak hanya mewakili warna tetapi juga intensitas cahaya [13].
(a)                                                              (b)
Gambar 2. Original Image (a), gray Image (b)

## Preprocessing
Metode Otsu  merupakan  metode  yang  dianggap  popular  untuk  metode thresholding dan merupakan salah satu teknik bi-level thresholding terhandal [14], sehingga dipakai secara luas untuk mensegmentasi  citra  [15].  Metode  otsu  mampu  memisahkan  antara  objek  dengan  latar  belakang sehingga  mampu  memaksimalkan  kecocokan  pada  tahapan threshold .  Metode  otsu  dengan penambahan  fungsi gaussian dapat  memperjelas  dan  meningkatkan  nilai  dari  nilai threshold sebelumnya sehingga  menghasilkan warna hitam lebih dominan dan warna putih agak berkurang dari setiap pikselnya. Dalam penelitian ini dapat diperoleh nilai x pada fungsi gaussian dimana jika nilai x
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
gaussian diatas 0,5 maka nilai threshold yang diperoleh akan rendah dari original threshold metode otsu,  sehingga menghasilkan  warna  putih  akan  lebih  dominan  dan  warna  hitam  semakin berkurang diakibatkan  banyaknya  gangguan  pada image dan  atau  kualitas  gambar  yang  buruk.  Gambar  hasil threshold Otsu dan Otsu - Gaussian :
Gambar 3. Hasil Preprocessing Metode Otsu dan Otsu - Gaussian
(a)                                                     (b)
Gambar 4. Hasil Threshold Otsu (a), Threshold Otsu Gausian (b)
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Berikut hasil perbandingan antara hasil Threshold Otsu dan Threshold Otsu - Gaussian :
Tabel 2. Perbandingan Nilai Threshold Otsu dan Otsu-Gausian No Image Wajah Otsu Otsu-Gaussian 1 Img1 0,603922 0,6422 2 Img2 0,525490 0,6763 3 Img3 0,447059 0,8659 4 Img4 0,552941 0,6300 5 Img5 0,411765 0,8252 6 Img6 0,305882 0,8899 7 Img7 0,376471 0,8743
Proses  segmentasi  dan  Klasifikasi  SVM  dalam  tahap  pengenalan  ekspresi  wajah  tidak  dapat dilakukan  karena  tahapan preprocessing menggunakan threshold otsu dan  fungsi gaussian tidak mendapatkan gambar wajah yang jelas dan menghasilkan warna dominan hitam. Hal ini dikarenakan tahapan preprocessing tidak membentuk pola wajah dan ciri yang jelas untuk dilakukan klasifikasi dan dimasukkan ke model SVM .
4.  Kesimpulan dan Saran
Hasil  penerapan  metode otsu dan  fungsi gaussian dapat  digunakan  untuk  tahapan preprocessing melalui threshold  image yang  memiliki  kualitas  gambar  yang  baik.  Metode otsu- gaussian tidak  efektif  digunakan  untuk preprocessing data  yang  bersumber  dari video atau image dengan kualitas gambar yang kurang baik, sehingga menyulitkan proses pengenalan wajah. Bahkan, penggabungan metode otsu dan fungsi gaussian kurang membantu dalam proses segmentasi untuk hasil  video  yang  memiliki  pencahayaan  dan  posisi  wajah  yang  kurang  tepat.  Oleh  karena  itu  perlu dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  untuk  perbaikan  tahapan preprocessing sehingga  memudahkan proses  segmentasi  dan  pengenalan  ekspresi  wajah.  Penelitian  ini  dapat  diperkuat  dengan  mencari lokasi  penelitian  dimana  kamera  CCTV  diposisikan  tepat  pada  wajah  pelanggan  agar  memudahkan dalam mendapatkan image wajah yang lebih jelas.

## 5.  Ucapan Terima Kasih
Kami  mengucapkan  banyak  terima  kasih  atas sharing dan  ilmu  dari  teman-teman  sejawat Fakultas Ilmu Komputer Universitas Ichsan Gorontalo.

## Daftar Pustaka
[1] E. Paulus, Paulus, Erik, et al. "Pengenalan Ekspresi Wajah Dalam Waktu Nyata Menggunakan Hausdorff Distance", Bandung : Seminar Nasional Teknologi Informasi , 2015.
[2] H.  Husdi, “Pen genalan  Ekspresi  Wajah  Pengguna  Elearning  Menggunakan  Artificial  Neural Network  Dengan Fitur  Ekstraksi  Local  Binary  Pattern  Dan  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix ” , Ilk. J. Ilm. , 2016.
[3] Shahr abi Farahani F, “A fuzzy approach for facial emotion recognition” . J. Neurol. Sci. , vol. 02, no. 2, 2013.
[4] M.  Athoillah,  M.  I.  Irawan,  dan  E.  M.  Imah,  “Study  Comparison  Of  Svm -,  K-Nn-  And Backpropagation-Based Classifier For Image Retrieval ” , hal. 883, 2015.
[5] N.  Neneng,  K.  Adi,  dan  R.  Isnanto,  “Support  Vector  Mach ine  Untuk  Klasifikasi  Citra  Jenis Daging Berdasarkan Tekstur Menggunakan Ekstraksi Ciri Gray Level Co-Occurrence Matrices (GLCM) ” , J. Sist. Inf. BISNIS , 2016.
[6] A.  Riadi,  “Penge nalan  Plat  Nomor  Kendaraan  Ganjil  Genap  Menggunakan  Metode  Support Vector Machine ( SVM ) ” , vol. 10, hal. 168 – 185, 2014.
[7] F.  Roberti  de  Siqueira,  W.  Robson  Schwartz,  dan  H.  Pedrini,  “Multi -scale  gray  level  co- occurrence matrices for texture description ” , Neurocomputing , 2013.
[8] Prasetyo, “Data Mining Mengolah Data Menjadi Info rmasi Menggunakan Matlab ” , Penerbit Andi , 2014.
[9] R.  A.  Surya,  A.  Fadlil,  dan  A.  Yudhana,  “Ekstraksi  Ciri  Metode  Gray  Level  Co -Occurrence
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Matrix (GLCM) dan Filter Gabor untuk Klasifikasi citra Batik Pekalongan ” , J. Inform. , vol. 02, no. 02, hal. 23 – 26, 2017.
[10] M.  Widyaningsih,  “Identifikasi  Kematangan  Buah  Apel  Dengan  Gray  Level  Co -Occurrence Matrix (GLCM) ” , J. SAINTEKOM , vol. 6, no. 1, hal. 71 – 88, 2017.
[11]  I. Kononenko dan M. Kukar, “Data Preprocessing” , in Machine Learning and Data Mining , 2007.
[12] E. Suryanto dan S. W. Purnami, “Perbandingan Reduced Support Vector Machine dan Smooth Support Vector Machine untuk Klasifikasi Large Data ” , J. Sains dan Seni ITS , 2015.
[13]  J .  S.  Wibowo, “Deteksi dan  Klasifikasi  Citra Berdasarkan  Warna  Kulit Menggunak an  HSV ” , J. Teknol. Inf. Din. , vol. 16, no. 2, hal. 118 – 123, 2011.
[14] H. Gao, W. Xu, J. Sun, dan Y. Tang, “Multilevel thresholding for image segmentation through an improved quantum-behaved particle swarm algorithm ” , IEEE Trans. Instrum. Meas. , 2010.
[15] E. P. Mandyartha dan C. Fatichah, “Three -level Local Thresholding Berbasis Metode Otsu untuk Segmentasi Leukosit pada Citra Leukemia Limfoblastik Akut ” , J. Buana Inform. , vol. 7, no. 1, hal. 43 – 54, 2016.