## DETEKSI WAJAH MENGGUNAKAN HIDDEN MARKOV MODEL (HMM) BERBASIS MATLAB
Nur Widya Pratiwi 1 , Fauziah 2 , Septi Andryana 3 , Aris Gunaryati 4
Program Studi Informatika, Universitas Nasional 1,2,3,4
nurwidyapratiwi@gmail.com 1 , fauziah@civitas.unas.ac.id 2 , septi.andryana@civitas.unas.ac.id 3 , aris.gunaryati@civitas.unas.ac.id 4

## Abstrak
Wajah  merupakan  bagian  tubuh  yang  dapat  dideteksi,  hal  ini  yang  membuat  wajah  menjadi  dasar sistem pendeteksi, sistem dapat mendeteksi objek berupa wajah dari masukan citra.  Untuk itu akan dikembangkan  sebuah  sistem  pendeteksi  wajah  menggunakan  metode  Hidden  Markov  Model (HMM).  Sistem  ini  merupakan  teknologi  dari  komputer  yang  memungkinkan  untuk mengidentifikasi  atau  memverifikasi  wajah  seseorang  melalui  sebuah  gambar.  Cara  kerja  sistem deteksi  wajah  ini  ialah  dengan  mencocokkan  sebuah  gambar  wajah  dengan  gambar  wajah  yang tersimpan  di  file.  Terbarunya  dari  penelitian  ini  ialah  pendeteksian  dapat  menggunakan  gambar atau  foto  yang  berwarna  maupun  hitam  putih  daripada  penelitian  sebelumnya  yang  hanya menggunakan  gambar  atau  foto  hitam  putih,  pembuatan  deteksi  wajah  ini  menggunakan  software MATLAB  untuk  programnya  dan  Guide  MATLAB  untuk  mendesain  deteksi  wajah.  Dari percobaan  dan  pengujian  yang  dilakukan,  aplikasi  dapat  mendeteksi  citra  wajah  dengan  tingkat keberhasilan sampai 95.9% Hal ini membuktikan aplikasi ini cukup baik dalam pengenalan wajah. Kata Kunci : Deteksi wajah, Hidden Markov Model (HMM),  MATLAB, Gambar, Citra

## Abstract
Face  is  a  part  of  the  body  that  can  be  detected.  It  makes  face  the  basis  of  a  detection  system.  The system  can  detect  the  object  of  face  from  an  input  image.  The  research  develops  the  face  detection system  using  Hidden  Markov  Model  (HMM)  method. The  system  is  a  computer  technology  allowing identification  or  verification  of  a  person's  face  through  an  image.  The  workings  of  face  detection system is by matching a face image with face image stored in file. Unlike the previous system that can only detect black-and-white pictures or images, the system created in this research is an update that can detect black-and-white and color pictures or images. This face detection system uses MATLAB software  for  its  program  and  Guide  MATLAB  for  its  design.  From  the  experiments  and  tests performed, the application can detect face image with success rate up to 95.9%. This proves the tool is quite good in face recognition or detection.
Keywords : Face detection, Hidden Markov Model (HMM), MATLAB, Picture, Image

## 1. PENDAHULUAN
Pengenalan wajah merupakan suatu benda yang  sudah  terdeteksi  sebagai  wajah  atau bukan,  lalu  diketahui  siapa  yang  terdapat pada  wajah  tersebut[13].  Sebelum  proses pengenalan wajah dilakukan pendeteksian wajah  pada  suatu  gambar.  Deteksi  wajah adalah  proses  pengenalan  wajah  yang mencari  fitur  citra  sehingga  mengenali pola[14].  Pada  saat  ini  deteksi  wajah dengan  aplikasi  sangat  diperlukan  untuk mengatasi  masalah  identifikasi  pelaku kejahatan, sistem keamanan, dan memproses  pola  dan  citra[15].  Deteksi
wajah  merupakan  salah  satu  tahap  awal yang  sangat  penting  sebelum  dilakukan proses Hidden Markov Model (HMM)[1]. Proses  ini  dalam  gambaran  visual  dapat diimplementasikan kedalam aplikasi MATLAB  yang  mencakup  pendeteksian wajah  menggunakan  metode  Hidden
Markov  Model  (HMM)[2].  Prinsip  kerja sistem secara keseluruhan adalah pengenalan beberapa gambar wajah dengan  berbagai  ekspresi  yang  berfungsi sebagai  input  dengan  gambar  wajah  yang disimpan  dalam  database  menggunakan algoritma  atau  metode  Hidden  Markov
Model  (HMM)[3].  Dalam  penelitian  ini akan dikembangkan sebuah sistem deteksi wajah  menggunakan  metode  Hidden Markov  Model  (HMM)  dengan  aplikasi MATLAB dan desain yang menggunakan Guide MATLAB. Kemudian akan dilakukan  perbandingan  tingkat  akurasi yang  menggunakan  Hidden  Markov Model  (HMM)  dan  system  berbasis metode  yang  lain[4].  Permasalahan  dari deteksi  wajah  ini  adalah  permasalahan intesitas  cahaya  untuk  mendeteksi  wajah pada  foto  dan  bagaimana  menilai  dan menghitung  tingkat  akurasi  pada  deteksi wajah[12].  Tujuan  penelitian  ini  adalah untuk  membuat  sebuah  program  deteksi wajah  menggunakan  metode  Hidden Markov  Model (HMM)  dengan hasil foto sendiri  memanfaatkan  MATLAB  dan Guide MATLAB[5].

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  bagian  ini,  metode  Hidden  Markov Model  (HMM)  dikembangkan.  Prosedur yang  digunakan  dalam  metode  yang diusulkan dijelaskan sebagai berikut.

## Gambar 1. Diagram Alur Deteksi Wajah
Menggunakan HMM
Pada  gambar  1,  terlihat  tahapan-tahapan perancangan  aplikasi  dari  identifikasi masalah  yang  sedang  dihadapi  setelah kondisi  teridentifikasi  tercapai  kemudian lakukan  klasifikasi  masalah  terhadap aplikasi  yang  dibuat,  tahap  selanjutnya adalah  pengumpulan  data  dari  berbagai sumber  referensi  jurnal,  buku,  maupun media.  Menganalisis  data  yang  sudah didapat  dari  sumber  pengumpulan  data, maka  perancangan  aplikasi  sudah  dapat dibuat  serta  dilakukan  uji  coba  terhadap aplikasi yang telah dibuat[9]. Prinsip dasar pengenalan wajah adalah mengutip informasi  unik  wajah,  kemudian  diencode dan  dibandingkan  dengan  hasil  decode yang  sebelumnya  dilakukan.  Hasil  dari Hiddden Markov Model (HMM) kemudian direpresentasikan  dalam  sebuah  aplikasi. Setiap wajah yang direpresentasikan HMM adalah bagaimana cara meguraikan informasi  yang  relevan  dari  sebuah citra[6]. Deteksi wajah ini dapat menggunakan  gambar  atau  foto  berwarna maupun  hitam  putih  daripada  deteksi wajah sebelumnya yang hanya menggunakan  gambar  atau  foto  hitam putih
Gambar 2. Diagram Alur Penelitian
Pada  gambar  2,  menunjukkan  tahapan penelitian
deteksi wajah. Awalnya menentukan    tujuan  penelitian  lalu membuat  desain  aplikasi  deteksi  wajah yang  dibuat  diaplikasi  MATLAB  dan diimplementasikan  di  aplikasi.  Setelah diimplementasi,  aplikasi  deteksi  wajah akan  diuji  dan  diperhitungkannya  tingkat akurasi  pada  deteksi  wajah  tersebut.  Pada penelitian ini deteksi wajah akan dikenalkan pada objek deteksi wajah[11].
Gambar 3. Button Ambil Gambar
Gambar  3,  menunjukkan  Button  untuk mengambil gambar atau foto dari file yang sudah ada.
Gambar 4. Button Deteksi Wajah
Gambar  4,  adalah  Button  deteksi  wajah untuk  mendeteksi  wajah  yang  sudah diambil gambar atau fotonya dari file yang sudah tersedia.

## Gambar 5. Button Simpan Gambar
Gambar  5,  adalah  Button  simpan  gambar untuk  menyimpan  gambar  wajah  yang sudah terdeteksi di file yang sudah tersedia
Gambar 6.  Sistem Dengan Metode Hidden Markov Model (HMM)
Gambar  6,  menunjukkan  program  untuk mengembangkan  aplikasi  atau  system pendeteksi  wajah  dengan  metode  HMM. Proses  deteksi  wajah  dapat  dilakukan dalam  beberapa  tahap,  yaitu  proses pembacaan  file  foto,  proses  konversi  file foto  ke  dalam  format  yang  diinginkan  dan penyiapan  data  wajah  untuk  tiap  wajah yang  sudah  dikenali  atau  dideteksi  dalam foto,  wajah  yang  dideteksi  dengan  kotak dan menyimpan ke dalam file baru[8].

## Tabel 1. Deteksi Wajah
NO Gambar atau foto yang belum terdeteksi Gambar atau foto yang sudah terdeteksi
Keterangan 1 Objek wajah dapat terdeteksi karena intensitas cahaya yang cukup dan jarak wajah dengan kamera sesuai 2 Objek wajah tidak dapat terdeteksi di karenakan wajah tidak menghadap kearah kamera 3 Objek wajah tidak dapat terdeteksi di karenakan wajah membelakan gi kamera Wajah  yang  sudah  di  deteksi  akan disimpan  di  file  yang  sudah  dibuat  dan wajah yang tidak terdeteksi tidak akan bisa tersimpan di file yang sudah dibuat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  sistem  pendeteksi  wajah  dapat diimplementasikan, selanjutnya akan dilakukan pengujian terhadap sistem tersebut  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi dari hasilnya.
Berikut  tabel  pengujian  pada  deteksi wajah:

## Tabel 2. Pengujian Deteksi Wajah
No Pengujian Jumlah Wajah di Foto Jumlah Deteksi Wajah Selisih 1 1 6 5 1
2 2 7 7 0
3 3 6 5 1
4 4 6 6 1
5 5 5 3 2
6 6 3 3 0
7 7 4 4 0 8 8 11 11 1 9 9 3 4 1 10 10 5 5 0 11 11 2 2 0 12 12 9 9 0 13 13 7 6 1 14 14 6 6 0 15 15 4 4 0 16 16 3 3 0 17 17 15 15 0 18 18 4 4 0 19 19 10 10 0 20 20 6 6 0 21 21 6 6 0 22 22 4 4 0 23 23 2 3 1 24 24 3 4 1 25 25 4 4 0 26 26 9 8 1 27 27 7 7 0 28 28 7 6 1 29 29 3 2 1 30 30 3 2 1 Rata - Rata 170 164 95.9%
Rumus  perhitungan  akurasi  pada  deteksi wajah yaitu: [10]
x 100% (1)
Berdasarkan  data  pada  tabel  2  di  atas, diperoleh akurasi sebagai berikut :
x 100% = 95.9% (2)
Tingkat  akurasi  pada  deteksi  wajah  yaitu 95.9%,  dari  perhitungan  tingkat  akurasi diatas  dilakukan  30  kali  percobaaan
dengan gambar wajah di foto sebanyak 170 wajah  jumlah  foto  yang  terdeteksi  164 dengan  selisih  14,  diantaranya  ada  15 wajah dalam 1 foto yang terdekteksi wajah 14  wajah  1  wajah  tidak  terdeteksi  karena instensitas  cahaya  dan  bukan  wajah  pun terdeteksi.
Pada  tahap  pengujian  deteksi  wajah  ini akan  diuji  berdasarkan  tingkat  ketepatan hasil  capture  dalam  mendapatkan  objek wajah dengan menggunakan metode Hidden  Markov  Model (HMM)  untuk mendeteksi objek pada gambar [7].
Gambar 7. Grafik Perbandingan
Pada grafik diatas digambarkan perbandingan  antara  nilai  perbandingan wajah  pada  foto  dan  deteksi  wajah dengan  nilai  perbandingan  wajah  pada foto  dan  deteksi  wajah  yang  berbeda adapun yang sama juga.

## 4. SIMPULAN
Jarak  antara  wajah  frame  gambar  sangat berpengaruh  dalam  proses  pendeteksian wajah,  proses  pendeteksian  wajah  akan berjalan  dengan  baik  bila  gambar  wajah terdeteksi  jelas  dan  tidak  kabur,  proses yang dibangun dari sistem ini dikembangkan menurut siklus pengembangan MATLAB dan Guide MATLAB  yang  meliputi  tahap  pembuatan desain  Guide,  variasi  ekspresi  wajah  bisa dikenali dengan cukup baik oleh sistem dengan
tingkat  akurasi  pengenalan  mencapai  95.9% walaupun  hal  ini  juga  tidak  bersifat  mutlak, karena  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  lain seperti telah disebutkan sebelumnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ahmad Salim Alfauzan. 2017. “Implementasi  Perhitungan  Deteksi
Wajah Melalui Hidden Markov Model (HMM)  Pada  Miniboard”,  Jurusan
Sistem  Komputer,  Fakultas  Teknik,
Universitas Telkom, Bandung.
[2]  Dodi Sudiana. 2009. “Sistem Pengenalan  Wajah  Hidden  Markov Model  (HMM)  Menggunakan  Metode Hidden Markov Model (Hmm),
Jurusan  Teknik  Elektro,  Universitas
Indonesia, Depok.
[3]  M.  Dwisnanto  Putro,  “Sistem  Deteksi Wajah  Dengan  Menggunakan  Metode Viola  –  Jones”,  Jurusan  Teknik Elektro,  Universitas  Gajah  Mada,
Yogyakarta. 2012 [4]  Dewi  Yanti  Liliana.  2013.    “Deteksi Wajah Manusia Pada Citra Menggunakan  Dekomposisi  Fourier”, Jurusan  Ilmu  Komputer,  Universitas Brawijaya, Indonesia. [5]  Panji  Purwanto.  2017.  “Implementasi Face Identification Dan Hidden Markov Model   (HMM) Pada Kamera Pengawas Sebagai Pendeteksi Bahaya”,  Jurusan  Sistem  Komputer, Fakultas Teknik, Universitas Telkom. [6] Setyo Nugroho 2016. “Sistem
Pendeteksi Wajah Manusia Pada Citra Digital”,  Jurusan  Ilmu  Komputer, Universitas Gajah Mada, Yogyakarta.
[7]  Setya Bayu. 2016. “Penerapan Hidden Markov  Model      (HMM)  dengan Metode  Eigenface  Dalam  Intelligent Home  Security”,  Jurusan  Teknik
Elektro, Institut Teknik Sepuluh Nopember, Surabaya.
0 5 10 15 20 Perbandingan Wajah pada Foto dan Deteksi Wajah
Jumlah Wajah di Foto Jumlah Deteksi Wajah
[8]  Sehman.  2016.  “Penerapan  Hidden Markov Model (HMM) Dengan Metode Eigenface Pada Intelligent Car Security”, Jurusan Teknologi Informasi, Teknik Sepuluh Nopember, Surabaya. [9]  Halimah.  2014.    “Pengenalan  Wajah Dengan Menggunakan Metode Priclpe Componen Analysis”, Jurusan Informatika, Fakultas Teknik, Universitas  Maritim  Raja  Ali  Haji, Tanjung Pinang.
[10] R. Andang Gumilang. 2017.  “Ekstrasi Fitur  Mata  Sebagai  Deteksi  Wajah Dengan Menggunakan Algoritma Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus (SUSAN)”, Jurusan Informatika, Universitas Telkom.
[11]Cucu  Suhery.  2013.  “Identifikasi Wajah  Manusia    Untuk  Sistem Monitoring  Kehadiran  Perkuliahan
Menggunakan Ekstrasi Fitur PricipalComponent  Analysis  (PCA)”, Jurusan  Sistem  Komputer,  Fakultas MIPA, Universitas
Tajungpora,
Pontianak. [12]  Luthfi  Maslichul  Kurniawan.  2016. “Metode  Hidden  Markov  Model (HMM)  untuk  Identifikasi  Personil Berdasar Citra Wajah bagi Kebutuhan Presensi Online Universitas Negeri Semarang”, Jurusan Teknik Informatika, Universitas Negeri Semarang, Semarang. [13]  Meita Firdhausya. 2017. “Perancangan  Sistem      Pengenalan Wajah  Menggunakan  Transformasi Wavelet dan Hidden Markov Model”, Jurusan Teknik Telekomunikasi,  Fakultas  Teknik Elektro, Universitas Telkom.
[14]  Arie  Wirawan  Margono.  2015. “Pelacakan  dan  Pengenalan  Wajah Menggunakan  Metode  Embedded Hidden  Markov  Models”,  Jurusan Teknik  Informatika,  Fakultas  Teknik Industri, Universitas Kristen Petra.
[15]  Wahyu  Sulistyo.  2015.  “Rancang Bangun Prototipe Aplikasi
Pengenalan  Wajah  untuk  Sistem Absensi  Alternatif  dengan    Metode Haar  Like  Feature  dan  Eigenface”, Jurusan  Teknik  Elektro,  Politeknik Negeri Semarang.