Volume  9  No.1 Januari 2017 ISSN : 2085 – 1669 e-ISSN : 2460 – 0288 Website : jurnal.umj.ac.id/index.php/jurtek Email :  jurnalteknologi@umj.ac.id

## U  N  I  V  E  R  S  I  T  A  S   M  U  H  A  M  M  A  D  I  Y  A  H   J  A  K  A  R  T  A

## ANALISIS KOMPONEN UTAMA MENGGUNAKAN METODE EIGENFACE TERHADAP PENGENALAN CITRA WAJAH

## Nunu Kustian
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Indraprasta Jl. Raya Tengah, Kelurahan Gedong, Pasar Rebo, Jakarta Timur
* Email : kustiannunu@gmail.com Diterima: 4 Oktober 2016 Direvisi: 3 November 2016 Disetujui: 10 Desember  2016

## ABSTRAK
Proses pengenalan wajah yang dilakukan oleh komputer tidak semudah dan secepat dibandingkan dengan proses pengenalan yang dilakukan oleh manusia. Manusia dengan mudah dapat mengenali wajah seseorang dengan sangat cepat tanpa rasanya harus berfikir. Input yang diperlukan pada aplikasi ini adalah berupa citra wajah dengan ukuran dan resolusi yang sama. Output aplikasi ini adalah berupa class terdekat dari wajah yang ingin dikenali. Aplikasi ini dibuat menggunakan MATLAB yang cukup handal dan mudah dalam perhitungan matematik dan bekerja dalam konsep matrik serta mempunyai fungsi  visualisasi yang bervariasi.  Salah satu metode pendekatan yang digunakan adalah Eigenface, sebuah metode yang dikemukakan oleh Turk dan Pentland. Metode ini melibatkan sebuah set wajah yang pada dasarnya melibatkan proses analisis komponen utama (Principal Component Analysis). Dalam metode ini citra wajah akan diproyeksikan dalam sebuah ruang fitur yang menonjolkan variasi yang signifikan di antara citra wajah yang diketahui. Fitur signifikan inilah yang disebut dengan Eigenface  karena fitur-fitur tersebut adalah komponen utama dari suatu set citra wajah untuk pelatihan. Hal yang perlu diingat adalah fitur-fitur ini tidak berarti berhubungan dengan fitur-fitur yang terdapat pada wajah, seperti mata, hidung, mulut, dan telinga. Eigenface  hanya akan menangkap point-point pada citra yang menyebabkan variasi yang signifikan antara wajah-wajah dalam database  yang membuat mereka dapat dibedakan.
Kata Kunci : Eigenface, Citra, Wajah, PCA , Matlab

## ABSTRACT
Facial recognition process is done by a computer is not as easy and fast as compared to the process of the introduction is done by humans. Humans can easily identify a person's face with it very quickly without having to think. Input needed on this application is in the form of an image of the face with the same size and resolution. The Output of this application is in the form of class closest to face recognition. This application is created using MATLAB which is quite powerful and easy in the mathematical calculations and work within the matrix concept as well as the visualization functions varying. One method used is the Eigenface approach, a method proposed by Turk and Pentland. This method involves a set of faces that basically involves the process of principal component analysis (Principal Component Analysis). In this method, a face image will be projected into a feature space that highlight significant variation among known face images. Significant feature is called the Eigenface because these features are the main components of a set of face images for training. The thing to remember is that these features are by no means related to the features found on the face, such as eyes, nose, mouth, and ears. Eigenface will only capture the points on the image that causes significant variation between the faces in the database which makes them distinguishable.
Keywords: Eigenface, Image, Face, PCA, Matlab

## PENDAHULUAN
Mengenali wajah seseorang merupakan suatu hal yang mudah dilakukan oleh manusia. Seseorang akan cepat mengenal, menghafal dan membedakan wajah setiap orang yang dikenal sebelumnya  walaupun dengan ekspresi yang berbeda-beda ketika ditemui, atau bahkan dalam keadaan terang maupun gelap. Akan tetapi, bagaimana agar sistem computer dapat mengenali wajah manusia, akan ada kendala pada sistem tanpa adanya pembelajaran bagi sistem tersebut.
Pengenalan wajah merupakan salah satu pendekatan pengenalan pola untuk keperluan  identifikasi  personal disamping pendekatan  biometrik  lainnya  seperti pengenalan  sidik  jari,  tanda  tangan,  retina mata  dan  sebagainya.  Pengenalan  citra wajah  berhubungan  dengan  obyek  yang tidak pernah  sama,  karena  adanya  bagian- bagian  yang dapat  berubah. Perubahan ini dapat  disebabkan  oleh  ekspresi  wajah, intensitas  cahaya    dan sudut  pengambilan gambar,  atau  perubahan  asesoris  pada wajah. Dalam kaitan ini, obyek yang sama dengan beberapa perbedaan tersebut harus dikenali sebagai satu obyek yang sama.
Secara  garis  besar metode  yang digunakan  dalam  proses pengenalan wajah  ada  tiga  macam  yaitu  metode holistik,  metode  berdasarkan  ciri,  dan metode  hybrid.  Diantara  metode  holistik, metode berdasarkan kenampakan ( appearance  based-  methode )  adalah teknik yang sangat sukses untuk pengenalan  wajah  pada  beberapa  tahun terakhir  ini.  Ketika menggunakan  metode berdasarkan kenampakan, citra berukuran nxm piksel digambarkan sebagai sebuah vektor dalam ruang yang berdimensi nxm (Rnxm). Dalam praktiknya, ruang yang berdimensi nxm ini terlalu besar untuk melakukan pengenalan citra wajah yang cepat. Untuk memecahkan permasalahan ini biasanya dilakukan dengan menggunakan teknik pereduksian dimensi (Yambor, 2000).
Teknik pereduksian dimensi yang
sangat terkenal teknik Eigenfaces yang berorientasi pada metode Principal Component Analysis (Belhumeur et al, 1997). PCA yang nantinya akan diintegrasikan dengan teknik pengklasifikasian linier akan sekaligus digunakan pada tahap ekstraksi ciri dalam proses pengenalan citra wajah manusia (Marti, 2007). PCA adalah suatu metode ekstraksi ciri atau kompresi data yang mampu mengidentifikasi ciri tertentu yang merupakan karakteristik suatu citra (dalam hal ini adalah wajah).

## METODE PENELITIAN
Metodologi yang dilakukan dalam penelitian model deteksi wajah adalah sebagai berikut:
1. Melakukan pengumpulan data-data citra wajah yang dibutuhkan dari hasil pemotretan menggunakan alat sensor kamera atau mengumpulkan citra wajah melalui browsing dari internet.
Mempelajari buku-buku tentang Pengolahan Citra Digital ( Digital Image Processing ).
2. Pengenalan Pola ( Pattern Recognition ) serta literatur –  literatur dari internet yang sesuai dengan topik penelitian ini.
3. Melakukan perancangan sistem, diantaranya adalah:
• Perancangan sistem untuk fase pelatihan ( training ) berupa normalisasi dan mengekstrak fitur- fitur utama pada beberapa sampel wajah menggunakan algoritma Principal Component Analysis ( PCA ).
• Perancangan sistem untuk fase pengujian atau deteksi ( detection )
berupa normalisasi dan menganalisa citra wajah baru sebagai data input dengan membandingkan fitur-fitur  utama citra wajah yang telah terbentuk dari hasil fase training .
Jurnal Teknologi 9 (1) pp 43- 48 © 2017
• Perancangan sistem secara Graphical User Interface ( GUI ) agar memudahkan pengguna dalam berdialog atau berinteraksi dengan sistem.
4. Melakukan pengkodean/implementasi sistem menggunakan software Matlab R2009b.
5. Melakukan pengujian ( testing ) sistem
terhadap data sampel citra wajah hasil training dengan  data citra wajah baru sebagai data input untuk dideteksi atau pencocokkan pola.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk proses pencarian, citra wajah masukan akan dikonversi ke dalam ruang warna beraras keabuan (contoh image menggunakan background green ). Setelah melakukan konversi ruang warna akan dilakukan tahap pencarian, dengan mencocokkan citra wajah masukan dengan setiap citra wajah dalam citra pelatihan. Untuk melakukan proses pencarian diperlukan 2 data set , yaitu:
1. Training set (citra pelatihan)
Sub menu ini berguna untuk membaca citra training ada, yang selanjutnya akan diproses guna mendapatkan fitur-fitur dari citra wajah training yang akan disimpan dalam folder training yang selanjutnya akan digunakan dalam proses recognizing .
Untuk menguji keberhasilan perangkat lunak yang dibuat, maka penulis mencoba dengan beberapa contoh citra training yang dipergunakan dalam pelatihan. Training set merupakan sekumpulan citra wajah yang terdapat dalam database , proses training set dilakukan dengan tahapan-tahapan pelatihan di bawah. Operasi training set dilakukan dengan urutan sebagai berikut:
Testing set (Citra Pengujian).
Input testing   (masukan pengujian) dipilih dari sisa citra   input yang tidak disertakan (digunakan) pada inputan training.
Jurnal Teknologi 9 (1) pp 43- 48 © 2017

## KESIMPULAN
Berdasarkan uji coba sistem aplikasi yang telah dibangun maka dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Aplikasi yang dibuat mendukung pengukuran dan analisis ciri biologi seseorang, sehingga memberikan informasi yang saling terkait merujuk karakteristik  atau bagian tertentu pada seseorang sebagai proses pengenalan (otensifikasi). Inputan  yang diperlukan dalam aplikasi ini adalah berupa
gambar wajah dengan ukuran dan resolusi yang sama dalam bentuk citra skala abu-abu beserta inputan class .
Class yang  sama untuk wajah orang yang sama, untuk mengenali wajah seseorang dalam berbagai ekspresi dan posisi.
2. Terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi hasil pengenalan yaitu posisi citra masukan, tingkat kecerahan, dan kemiripan nilai eigenface .
Waktu pencarian informasi seorang tindak pidana menjadi lebih cepat, dan sistem menampilkan beberapa citra wajah yang mempunyai kemiripan paling tinggi dengan citra masukan, sehingga lebih mudah untuk mencarinya.
3. Hasil pencarian dipengaruhi oleh faktor cahaya, sudut, dan lainnya.
4. Aplikasi yang dibuat mendukung pengukuran dan analisis ciri biologi seseorang, sehingga memberikan informasi yang saling terkait merujuk karakteristik  atau bagian tertentu pada seseorang sebagai proses pengenalan
( otensifikasi ). Inputan  yang diperlukan dalam aplikasi ini adalah berupa gambar wajah dengan ukuran dan resolusi yang sama dalam bentuk citra skala abu-abu beserta inputan class.
Class yang  sama untuk wajah orang yang sama, untuk mengenali wajah seseorang dalam berbagai ekspresi dan posisi.

## SARAN
1. Untuk mendapatkan hasil pengenalan yang lebih baik kedepannya, sebaiknya dapat dipertimbangkan menggunakan algoritma preprocessing lain yang dapat mendeteksi wajah dengan segala posisi bukan hanya berdasarkan ekspresi saja.
2. Kemampuan sistem ini sebenarnya masih jauh dari sempurna, terlebih karena tidak adanya modul deteksi wajah untuk sebuah citra. Oleh karena itu kedepannya disarankan untuk membuat modul ini. Sedangkan untuk kemampuan akurasi yang tidak terlalu bagus dikarenakan faktor cahaya, sudut, dan lainnya, perlu dibuat modul normalisasi yang lain, sehingga sistem ini dapat memperoleh tingkat akurasi yang lebih baik.
3. Perlu dilakukan penelitian tentang pengenalan  yang menyangkut emosi seseorang (senang, marah, sedih, takut,
berani, kaget, dan lain-lain), yang dapat diketahui dari raut wajah seseorang.

## DAFTAR PUSAKA
Arymurthy, A. Murni. dan S. Setiawan. 1992. Pengantar Pengolahan Citra , Elex Media Komputindo, Jakarta.
Gerad B., and Maurice C., 2006, Digital Signal and Image Processing using Matlab , ISTE Ltd., Newport Beach, USA.
Matthew A. Turk and Alex P. Pentland. 1991.  Face Recognition Using Eigenfaces. Journal of Cognitive Neuroscience, March. Mudrova M, et.,al., 2002, Principal Component Analysis (PCA) in Image Processing, Institute of Chemical Technology, Prague Department of Computing and Control Engineering.
PCA Based Face Recognition System,
http://www.mathworks.com/matlab central/filee xchange/17032, Desember 2008. Smith I., 2002, A tutorial on Principal Components Analysis , Publisher John Wiley & Sons Inc. T. Kanade. 1973. “ Picture processing system by computer complex and recognition of human faces,” Dept. of Information Science, Kyoto University, Nov.
W. W. Bledsoe. 1996. “The model method in facial recognition,” Panoramic Research Inc., Palo Alto, CA, Rep. PRI:15, Aug.
Wijaya, dkk, 2007, Pengolahan Citra Digital Menggunakan Matlab , Bandung: Informatika Wibowo, B.B., Pengenalan Wajah Menggunakan Analisis Komponen Utama (Principal Components Analysis) , Tugas Akhir Mahasiswa S-1 Teknik Elektro http://www.metodealgoritma.com/2013/06/ pca-untuk-pengenalan-wajah.html