## Klasifikasi Wajah Manusia Menggunakan Multi Layer Perceptron
Adlian Jefiza, Diono, Irwanto Zarma Putra, Budiana, Ika Karlina Laila Nur Suciningtyas, Lindawani Siregar, Widya Rika Puspita, Fandy Bestario Harlan, Iqchan Assegaf, Roy Hitmen Marpaung
Politeknik Negeri Batam Electrical Engineering Study Program
Jl. Ahmad Yani, Batam Centre, Batam 29461, Indonesia E-mail: adlianjefiza@polibatam.ac.id

## Abstrak
Permasalahan keamanan data pada saat sangat dibutuhkan dalam dunia teknologi. Penggunaan biometrik sebagai pengamanan data sangat diperlukan. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi biometrik manusia menggunakan sensor Kinect. Adapun biometric yang dideteksi adalah wajah. Hasil citra wajah ditangkap oleh sensor Kinect. Untuk  ekstraksi  fitur  data  menggunakan  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM.  Adapun  parameter  yang digunakan  adalah Contrast , Energy , Homogenity ,  dan Correlation .  Data  yang  diperoleh  akan  diklasifikasikan menggunakan Multi Layer Perceptron. Pengklasifikasian wajah dilakukan berdasarkan ras. Terdapat 3 ras yang di teliti yaitu Ras Asli Indonesia, Chinese dan Afrika. Total data yang digunakan sebanyak 100 foto wajah. Hasil klasifikasi menunjukkan akurasi sebesar 86,7 % menggunakan Multi Layer Perceptron.

## Kata kunci: Biometrik, Sensor Kinect, Multy Layer Perceptron

## Abstract
The problem of data security at a time when it is needed in the world of technology. The use of biometrics as data security is very necessary. This study aims to detect human biometrics using the Kinect sensor. The biometric that is detected is the face. The face image is captured by the Kinect sensor. For data feature extraction using Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM. The parameters used are Contrast, Energy, Homogenity, and Correlation. The data obtained will be classified using Multi Layer Perceptron. Face classification is based on race. There are 3 races studied namely Indonesian, Chinese and African Native Races. The total data used are 100 photos of faces. The classification results show an accuracy of 86.7% using Multi Layer Perceptron.

## Keywords: Biometrics, Kinect Sensors, Multy Layer Perceptron

## 1. Pendahuluan
Perkembangan dunia teknologi tidak lepas dari perkembangan dunia securiti data. Semakin pesatnya perkembangan  teknologi  informasi  membuat  data pribadi  yang  tersimpan  di  dalam  sebuah  media  akan semakin tersebar. Jika seorang pengguna menggunakan  beberapa  media  teknologi  informasi, maka  data  pribadi  pengguna  tersebut  juga  tersebar. Hal ini mengakibatkan banyaknya terjadi kriminalitas berbasis  data  palsu  yang  merugikan  pengguna.  Data pengguna media teknologi informasi akan disalahgunakan  oleh  para  peretas  data  untuk keperluan  pribadi  yang  dapat  mencemarkan  bahkan merugian  bagi  sipemilik  data.  Hal  ini  perlu diantisipasi  dengan  teknologi  yang  terbaru  sehingga peretas  data  tidak  bisa  mengakses  data  pribadi pengguna media teknologi informasi.
Salah  satu  solusi  dalam  perlindungan  data pribadi adalah dengan biometrik. Teknologi biometrik merupakan  teknologi  yang  memanfaatkan  identitas individu  baik  secara  fisiologis,  sehingga  dapat dijadikan  alat  atau  kunci  dalam  kontrol  akses  ke sebuah  sistem.  Teknologi  biometrik  merupakan bagian dari sistem keamanan, tujuan utama teknologi ini untuk menjaga dan melindungi identitas seseorang. Cara  kerja  teknologi  biometrik  yaitu  dengan menggunakan teknik pattern recognition, yaitu teknik pengenalan  pola.  Pola  yang  akan  dikenali  dapat bermacam-macam,  seperti  wajah,  iris  mata,  gaya berjalan,  sidik  jari,  garis  telapak  tangan  dan pengenalan suara.
Penggunaan biometrik sebagai teknologi pengamanan  data  telah  banyak  dibuktikan  melalui penelitian. Beberapa penelitian diantaranya
Vol. 15 No. 2, Oktober 2023, 142-148
e -ISSN: 2548-9828
berdasarkan penelitian [1] yang membuktikan bahwa “garis telapak tangan dapat dijadikan pola pengenalan diri  seseorang  dengan  tingkat  keakuratan    98%”. Sedangkan  [2]  Bowo  Laksono  membuktikan  bahwa “Sidik Jari dapat dianalisis untuk dijadikan  salah satu bentuk  pengenalan  dengan  berbagai  jenis  ekstensi citra, seperti .jpg, .png, .tif dan lain-lain”. Banyak cara telah  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan personal authentication.
Berdasarkan penelitian sebelumnya dan permasalahan yang ditemukan, penelitian ini berfocus pada  ekstraksi  fitur  biometri  manusia  berdasarkan pola  wajah.  Pendeteksian  ciri  khas  wajah  manusia dilakukan dengan menggunakan sensor kinect.

## 2. Kajian Teori
2.1. Biometrik
Sistem biometrik merupakan teknologi pengenalan diri yang menggunakan bagian tubuh atau perilaku  manusia[1].  Adapun  contoh  dari  biometik manusia  adalah  sidik  jari,  wajah,  bentuk  mata  dan sebagainya. Meskipun biometrik telah digunakan oleh berbagai  industri  selama  beberapa  dekade,  teknologi modern  telah  membantunya  mendapatkan  lebih banyak  kesadaran  publik.  Sebagai  contoh,  banyak dari smartphone terbaru memiliki fitur pemindai sidik jari  dan  /  atau  pengenalan  wajah  untuk  membuka kunci perangkat.
Biometrik  adalah  memanfaatkan  karakteristik manusia yang unik dari satu orang ke orang lain – diri kita  sendiri  menjadi  sarana  identifikasi  /  otentikasi daripada harus memasukkan kata sandi atau kode pin. Dibandingkan  dengan  yang  disebut  metode  berbasis token  (misalnya  kunci,  kartu  ID,  SIM)  dan  berbasis pengetahuan  (misalnya  kode  PIN,  kata  sandi),  akses kontrol, sifat biometrik jauh lebih sulit untuk diretas, dicuri,  atau  dipalsukan.  Ini  adalah  salah  satu  alasan mengapa biometrik adalah sering disukai untuk  entri keamanan tingkat tinggi (misalnya gedung pemerintah / militer), akses ke data / informasi sensitif, dan pencegahan penipuan atau pencurian.
2.2. Face Recognition
Deteksi wajah dapat dipandang sebagai masalah klasifikasi pola dimana inputnya adalah citra masukan dan  akan  ditentukan  output  yang  berupa  label  kelas dari  citra  tersebut.  Dalam  hal  ini  terdapat  dua  label kelas,  yaitu  wajah  dan  non-wajah[2].  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.
a. Pengenalan  wajah  ( face  recognition )  yaitu membandingkan  citra  wajah  masukan  dengan suatu database wajah dan menemukan wajah yang paling cocok dengan citra masukan tersebut.
b. Autentikasi  wajah  ( face  authentication )  yaitu menguji  keaslian/kesamaan  suatu  wajah  dengan data wajah yang telah diinputkan sebelumnya.
c. Lokalisasi  wajah  ( face  localization )  yaitu pendeteksian wajah namun asumsi hanya ada satu wajah di dalam citra
d. Penjejakan wajah ( face tracking ) yaitu memperkirakan lokasi suatu wajah di dalam video secara real time.
e. Pengenalan  ekspresi  wajah  ( facial  expression recognition )  untuk  mengenali  kondisi  emosi manusia.
Pada  sebuah  penelitian  dijelaskan  bahwa  ada beberapa  tantangan  yang  dihadapi  pada  masalah deteksi  wajah  disebabkan  oleh  adanya  faktor-faktor berikut:
a. Terhalang objek lain. Citra wajah dapat terhalangi sebagian  oleh  objek  atau  wajah  lain,  misalnya pada citra berisi sekelompok orang
b. Kondisi  pengambilan  citra.  Citra  yang  diperoleh sangat  dipengaruhi  oleh  faktor-faktor  seperti intensitas  cahaya  ruangan,  arah  sumber  cahaya, dan karakteristik sensor dan lensa kamera.
c. Posisi  wajah.  Posisi  wajah  di  dalam  citra  dapat bervariasi  karena  posisinya  bisa  tegak,  miring, menoleh, atau dilihat dari samping.
d. Komponen-komponen  pada  wajah  yang  bisa  ada atau  tidak  ada,  misalnya  kumis,  jenggot,  dan kacamata.
e. Ekspresi  wajah.  Penampilan  wajah  sangat dipengaruhi  oleh  ekspresi  wajah  seseorang, misalnya tersenyum, tertawa, sedih, berbicara, dan
sebagainya.
2.3. Sensor Kinect
Sensor  Kinect  pada  awalnya  dirilis  oleh Microsoft pada tahun 2010. Sensor Kinect merupakan sensor  yang  terdiri  dari  beberapa  komponen  yaitu sensor  kedalaman  yang  terdiri  atas  proyektor inframerah  dan  kamera  inframerah  serta  kamera warna RGB[4]. Sensor Kinect menyediakan kemampuan  dalam  pergerakan  tiga  dimensi  dari sebuah  objek,  facial  recognition,  dan  lain  -lain. Karena  fitur  dan  harga  yang  relative  murah  yang dimilikinya telah banyak penelitian yang mengembangkan  Kinect  untuk  kebutuhan  berbagai aplikasi.
Metode ToF merupakan metode yang berdasarkan pada waktu yang dibutuhkan cahaya dari emitter menuju objek dan kembali lagi menuju sensor. Kinect dengan prinsip ToF menggunakan gelombang kontinyu dengan intensitas yang dimodulasi. persamaan  berikut  merupakan  persamaan  korelasi antara sinyal referensi dengan sinyal yang tertangkap sensor.
2.4 Multi Layer Perceptron
Multi layer perceptron (MLP), adalah salah satu permodelan  dalam  teknologi  jaringan  saraf  tiruan (JST) dengan karakteristik memiliki nilai bobot yang lebih  baik  dari  pada  pemodelan  yang  lain,  sehingga menghasilkan  klasifikasi  yang  lebih  akurat  pula. Multi  layer  perceptron  diperkenalkan  pertama  kali pada  tahun  1969  oleh  S.  Papert  dan  M.  Minsky. Seperti  namanya,  multi  layer  perceptron  merupakan pengembangan  dari  perceptron  tunggal,  sehingga memiliki beberapa lapisan ataupun hidden layer, yang terletak diantara ruang input dan output layer

## 3. Metodologi Penelitian
Dalam pelaksanaan penelitian ini, peneliti melakukan beberapa  tahapan.  Adapun  tahapan  yang  dilakukan adalah

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 3. 1. Akuisisi Data
Akuisisi data dilakukan untuk memperoleh  raw data.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  data image wajah.Adapun  partisipan  yang  digunakan  adalah siswa  dengan  ras  Melayu,  ras  Mandarin  dan  ras Flores/Papua    proses  pengambilan  gambar  wajah dilakukan  dengan  menggunakan  kamera  Kinect. Image yang  telah  di capture akan  disimpan  pada komputer untuk masuk ke tahap selanjutnya. Adapun alur pengambilan wajah dapat dilihat pada Gambar 2

## 3. 2. Pre Processing
Preprocessing  merupakan  suatu  proses  untuk menghilangkan  bagianbagian  yang  tidak  diperlukan pada  gambar  input  untuk  proses  selanjutnya.  Untuk mengambil  informasi  dari  pixel  yang  ada  pada gambar,  setiap  komponen  pada  sistem  pengenalan karakter  dirancang  untuk  mengurangi  jumlah  data. Langkah  pertama  adalah  image  preprocessing  yang bertujuan  untuk  mengubah  intensitas  pixel  gambar agar  mudah  digunakan  pada  proses  selanjutnya Tahapan  yang  dilakukan  dalam  image  preprocessing adalah grayscale dan binerisasi.
Untuk mengubah citra berwarna yang mempunyai  nilai  matrik  masingmasing  r,  g  dan  b menjadi citra grayscale dengan nilai s, maka konversi dapat dilakukan dengan mengambil rata-rata dari nilai r, g dan b sehingga dapat dituliskan pada persamaan 1.
(1)
Sedangkan  binerisasi  adalah  proses  mengubah citra  berderajat  keabuan  menjadi  citra  biner  atau hitam  putih  sehingga  dapat  diketahui  daerah  mana yang  termasuk  obyek  dan  background  dari  citra secara  jelas.  Input  untuk  proses  thresholding  adalah grayscale image. Output dari proses ini adalah binary image
3. 3. Fitur Ekstraction
Tahap  ketiga  dalam  penelitian  ini  yaitu melakukan  ekstraksi  ciri  mennggunakan  GLCM. GLCM  adalah  analisis  tekstur  yang  sudah  banyak digunakan  dan  hasil  yang  diperoleh  dari  matriks co-occurrence  lebih  baik  dari  metode  diskriminasi tekstur  lainnya.  GLCM  menghitung  fitur  statistic berdasarkan tingkat keabuan (grayscale) Gambar 3
Gambar 3. Metodologi GLCM GLCM adalah matriks dimana jumlah baris dan kolom sama dengan jumlah tingkat keabuan, G dalam image.  Elemen  matriks  P (i,  j|  ∆  x,  ∆y )  adalah frekuensi  relative  yang  dipisahkan  oleh  jarak  jarak piksel ( ∆ x, ∆y ) Elemen matriks juga direpresentasikan sebagai P( i, j|d, θ ) yang berisi nilai probabilitas  orde  kedua  untuk  perubahan  antara tingkat  keabuan  i  dan  j  pada  jarak  d  dan  sudut θ tertentu.Berbagai  fitur  diekstraksi  GLCM,  G  adalah jumlah tingkat keabuan yang digunakan dan µ adalah rata-rata dari P, µx, µy, δx dan δy adalah rata-rata dan simpangan baku dari Px dan Py . Adapun matrik dari GLCM dapat dilihat pada Gambar 4
Gambar 4. Matriks GLCM
GLCM  memiliki  fitur  sebanyak  12  fitur.  Pada penelitian  ini  hanya  mengambil  4  fitur  yaitu corelation, homogeneity, energy dan contrast dengan persamaan (5), (6), (7), dan (8).
a. Correlation
(2)
b. Homogenity (3) c. Energy (4) d. Contrast
(5)
3. 4. Confusion Matrix
Confusion  matrix  juga  sering  disebut  error matrix. Pada dasarnya confusion matrix memberikan informasi  perbandingan  hasil  klasifikasi  yang dilakukan  oleh  sistem  (model)  dengan  hasil klasifikasi  sebenarnya.  Confusion  matrix  berbentuk tabel  matriks  yang  menggambarkan  kinerja  model klasifikasi  pada  serangkaian  data  uji  yang  nilai sebenarnya diketahui. Gambar dibawah ini merupakan  confusion  matrix  dengan  4  kombinasi nilai  prediksi  dan  nilai  aktual  yang  berbeda. Perhatikan gambar 5.
Gambar 5. Confusion Matriks Terdapat  4  istilah  sebagai  representasi  hasil proses  klasifikasi  pada  confusion  matrix.  Keempat istilah  tersebut  adalah  True  Positive  (TP),  True Negative  (TN),  False  Positive  (FP)  dan  False Negative  (FN).    True  Positive  (TP)  merupakan  data positif  yang  diprediksi  benar.  True  Negative  (TN) merupakan  data  negatif  yang  diprediksi  benar.  False Postive (FP) — Type I Error merupakan data negatif namun diprediksi sebagai data positif. False Negative (FN) — Type II Error merupakan data positif namun diprediksi sebagai data negatif.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Akuisisi  data  menggunakan  kinect  dengan bantuan  tools  yang  disediakan  oleh  Microsoft  yaitu Developer  Toolkit  Browser  v1.8.0  (Kinect  For Windows). Gambar 6 merupakan proses pengambilan gambar menggunakan kamera kinect
Gambar 6 Akuisisi Data Menggunakan Sensor Kinect Selanjutnya  dilakukan  pre-processing  yang bertujuan untuk memudahkan proses saat pengolahan citra.  Tahapan  ini  terdiri  dari  Cropping  –  Resize  – Grayscale.Hasil cropping, resize dan grayscale dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7 Pre-processing Citra wajah
Kemudian
melakukan ekstraksi ciri menggunakan  metode  GLCM  untuk  mendapatkan nilai  Contrast,  Correlation,  Energy,  Homogeneity. Fitur  –  fitur  yang  diperoleh  terdiri  dari  20  baris dimana setiap kelipatan 5 baris merupakan fitur yang didapat dari kelas yang sama.[7]. Hasil ekstraksi fitur dapat dilihat pada gambar 8
Gambar 8 Data Ekstraksi Fitur
Hasil  ekstraksi  terdiri  dari  nilai energy , correlation , Homogenity dan contrast. Hasil ekstraksi digunakan  sebagai  parameter  klasifikasi  kelas.  Total ada  3  kelas  yang  akan  digunakan  dalam  klasifikasi yakni  kelas  Lokal,  Chinese  dan  Timur  (Papua  dan Flores). Proses klasifikasi menggunakan Multi Layer Perceptron  dengan  jumlah  hidden  layer  6  dan  4, learning rater sebesar 0.3 dan momentum 0,2. Adapun topologi  neural  network  nya  dapat  dilihat  pada Gambar 9
Gambar 9 Topologi MLP
Hasil  klasifikasi  menggunakan  data  training sebesar  70  %  dan  data  testing  pada  30  %.  Hasil klasifikasi  menunjukkan  akurasi  sebesar  86,7  % dengan nilai error sebesar 13,3 %. Untuk persebaran data  klasifikasi  berdasarkan  confusion  matriks  dapat dilihat pada Tabel 1
Tabel 1. Confusion Matriks Lokal Chinese Afrika 27 1 2 Lokal 1 23 2 Chinese 2 4 28 Afrika
Nilai 86,7 % dianggap sudah cukup baik dalam mengklasifikasikan  wajah.  Untuk  persebaran  data dapat dilihat pada gambar
Gambar 10. Persebaran data klasifikasi

## 5. Kesimpulan
Hasil  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini menunjukan  hasil  yang  cukup  baik.  Ini  terlihat pada  proses  preprocessing  dan  ekstraksi  fitur yang berhasil. Untuk klasifikasi juga memperoleh nilai yang cukup tinggi yaitu nilai akurasi sebesar
86,7  %.  Namun  perlu  ditingkatkan  terhadap jumlah data dan metode klasifikasinya.

## References
[1] A.  Ross  and  A.  K.  Jain,  “Human recognition using
biometrics: An overview,” Ann. des Telecommun.
Telecommun. ,  vol.  62,  no.  1–2,  pp.  11–35,
2007, doi: 10.1007/bf03253248.
[2] A.  F.  Abate,  M.  Nappi,  D.  Riccio,  and  G. Sabatino, “2D and 3D face recognition: A survey,” Pattern Recognit. Lett. , vol. 28, no.
14, pp. 1885–1906, 2007, doi:
10.1016/j.patrec.2006.12.018.
[3] J.  Sun,  Y.  Wang,  and  J.  Li,  “Gait Recognition,” Motion  Track.  Gesture
Recognit. , 2017, doi: 10.5772/68119.
[4] B.  Y.  L.  Li,  A.  S.  Mian,  W.  Liu,  and  A. Krishna,  “Face  recognition  based  on Kinect,” Pattern Anal. Appl. , vol. 19, no. 4,
pp.
977–987, 2016, doi: 10.1007/s10044-015-0456-4.
[5] A.  Ahmad  Hania,  “Mengenal  Artificial Intelligence,  Machine  Learning,  &  Deep Learning,” J.  Teknol.  Indones. ,  vol.  1,  no.
June, pp. 1–6, 2017.
[6] A.  Jefiza,  “Sistem  Pendeteksi  Jatuh Berbasis  Sensor  Gyroscope  Dan  Sensor Accelerometer,” Sist.  Pendeteksi  Jatuh
Berbas.  Sens.  Gyroscope  Dan  Sens.
Accelerom. , vol. 87, p. 111, 2017.
[7] T.
Wijanarko
and
A. Putra, “PROBABILISTIK Tesis untuk memenuhi sebagian  persyaratan  mencapai  derajat Sarjana S-2 Program Studi Magister Sistem Informasi PROGRAM
PASCASARJANA,” pp. 1–53, 2013.