Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST

## JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 3 No. 2 (2022) 193 – 198 | ISSN: 2723-1453 (Media Online)
Dataset Gambar Wajah untuk Analisis Personal Identification
Syefrida Yulina 1 , Hoky Nawa 2 1,2 Sistem Informasi, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Caltex Riau
1 syefrida@pcr.ac.id, 2 hoky@alumni.pcr.ac.id

## Abstract
In  today's  era,  which  is  supported  by  technological  advances,  personal  assistance  through  the  face  can  be  carried  out  by sophisticated machines and robots. One of its applications is personal identification using data mining. But before conducting data training and data classification, it is necessary to carry out the process of data collection and data cleaning or data pre- processing. Currently the face dataset for personal identification at the Caltex Riau Polytechnic in particular is still in t he form of raw data, namely in the form of a collection of images that have not been pre-processed. Therefore, this research will perform image  preprocessing  to  clean  up  the  image  data  that  has  been  collected  so  that  the  data  can  become  a  cleaner  source  of information and can be used at a later stage. The data used in this study are image data or photos of Caltex Riau Polytechnic students. At the facial image pre-processing stage using the OpenCV library using the Python programming language. Images collected  by  500  students  for  5  students.  The  results  of  this  study  are  the  personal  identification  dataset  of  Caltex  Riau Polytechnic students consisting of 280 images that have successfully passed the stages of grayscaling, cropping, resizing and Normalization. This dataset is stored in the file data_norm.npz. White box testing is carried out to determine the accuracy of the  application  of  the  image  pre-processing  stage  with  the  test  results  stating  that  all  functional  basis  paths  applied  are  in accordance with the cyclometic complexity and its independent path.
Keywords: dataset, image pre-processing , personal identification.

## Abstrak
Pada zaman sekarang yang didukung kemajuan teknologi, identifikasi personal melalui wajah dapat dilakukan oleh mesin dan robot  robot  canggih. Salah  satu  penerapannya  adalah personal  identification menggunakan data  mining . Namun  sebelum melakukan training data dan pengklasifikasian data, maka perlu melakukan proses pengumpulan data dan pembersihan data atau pre-processing data. Saat ini dataset wajah untuk personal identification pada Politeknik Caltex Riau khususnya, masih berupa data mentah yaitu berupa kumpulan gambar yang belum di pre-processing . Oleh karena itu, pada penelitian ini akan melakukan image  preprocessing untuk  membersihkan  data  gambar  yang  telah  terkumpul  agar  data  tersebut  dapat  menjadi sumber informasi  yang lebih bersih  dan bisa  digunakan pada  tahapan selanjutnya. Data  yang  digunakan  pada penelitian  ini adalah  data gambar  atau foto  mahasiswa  Politeknik  Caltex  Riau.  Pada  tahapan pre-processing gambar  wajah menggunakan library OpenCV menggunakan bahasa  pemrograman  Python.  Gambar  yang  dikumpulkan  sebanyak  500 mahasiswa untuk  5 orang mahasiswa. Hasil dari penelitian ini adalah dataset personal identification mahasiswa Politeknik Caltex Riau yang terdiri dari 280 gambar yang telah berhasil melewati tahapan grayscaling, cropping, resizing dan Normalization . Dataset ini disimpan kedalam bentuk file data_norm.npz. Pengujian whitebox testing dilakukan untuk mengetahui ketepatan penerapan tahapan pre- processing  gambar dengan  hasil  pengujian  menyatakan  bahwa  semua basis  path fungsional  yang  diterapkan  telah  sesuai menurut cyclometic complexity dan independent path nya.
Kata kunci: dataset, image pre-processing , personal identification .

## 1. Pendahuluan
Personal Identification (PI) merupakan suatu teknik dan sistem sosial identifikasi orang tak dikenal dan resolusi identitas terlepas dari apakah orang tersebut hidup atau mati  [1].  Kemajuan  teknologi  seperti artificial intelligence (AI)  yang  cukup  signifikan  telah  menjadi perhatian  untuk  penerapan  PI.  Sejak  munculnya deep learning sebagai teknologi berbasis AI, banyak aplikasi PI  telah  diperluas  ke  berbagai  bidang  seperti  ilmu forensik, biometrik, medis dan pendidikan [1][2][3][4].
Menanggapi  tantangan  ini,  sebuah  teknologi computer vision telah  menjadi  fitur  untuk  membangun  sistem cerdas yang dapat menganalisis dan mengenali identitas seseorang  secara  otomatis yang  terintegrasi  pada  suatu perangkat dan dataset tertentu [5]. Dalam mengembangkan  sebuah  sistem  berbasis computer vision ,  perlu  dilakukan training data  sebelum  data diklasifikasikan sehingga dapat membantu menyelesaikan  tugas  tersebut  [6].  Data training harus dibersihkan terlebih dahulu melalui tahapan image pre-
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 3 No. 2 (2022)
processing agar meningkatkan kualitas gambar sehingga dapat dianalisis secara efektif.
Penelitian ini mengumpulkan sejumlah gambar/foto dari mahasiswa  Politeknik  Caltex  Riau  untuk personal identification yang  akan  melalui  tahapan image  pre- processing, dimana proses diawali dengan pendeteksian area wajah, menganalisis data menggunakan Exploratory  Data  Analysis (EDA),  dan  menentukan fitur-fitur wajah [7][8].  Dengan adanya dataset personal identification diharapkan  dapat  memudahkan  tahapan klasifikasi dengan meningkatkan nilai akurasinya.

## 2. Metode Penelitian
Dalam  menghasilkan  dataset personal  indentification , dilakukan  tahapan image  pre-processing dan  analisis terhadap gambar wajah yang telah dikumpulkan, seperti: tahapan  pendeteksian  area  wajah, Exploratory  Data Analysis (EDA),  dan ekstraksi  fitur  wajah.  Metodologi penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar  1 Tahapan Proses Dataset Wajah
2.1 Deteksi wajah
Wajah  akan dideteksi  dari  gambar  statis menggunakan algoritma  Haar  Cascade,  dimana  dalam  penerapannya digunakan library OpenCV  berupa  file  xml  dari algoritma  tersebut.  Setelah  wajah  terdeteksi  maka dilanjutkan ke tahapan pre-processing gambar [9]. Pre- processing  data merupakan  teknik  awal  data  mining untuk mengubah data mentah atau bisa dikenal dengan raw data  yang  dikumpulkan  dari  berbagai  sumber menjadi informasi yang bersih dan dapat digunakan pada tahap  selanjutnya  [10].  Pada  proses pre-processing dilakukan grayscaling untuk konversi warna gambar asli ke  bentuk  warna grayscale , resizing untuk  merubah
ukuran  gambar,  normalisasi  data  gambar.  Tahapan  ini dilakukan  untuk  mengambil  informasi  dengan  cara memfilter dan membersihkan data gambar.
2.2 Exploratory Data Analysis (EDA)
Tahapan EDA dilakukan untuk analisis terhadap ukuran gambar  dan  analisis  fitur  wajah  pada  gambar.  Pada penentuan  ukuran  gambar  dianalisis  berdasarkan  nilai statistik  dari  keseluruhan  ukuran  gambar  dengan mengambil  nilai  rata-rata  ukuran  gambar,  sedangkan penentuan  fitur  wajah  berdasarkan  jumlah  komponen wajah  menurut  varian  maksimumnya.  EDA  ini menghasilkan visualisasi data melalui representasi grafis [10].
2.3 Ekstraksi Fitur Wajah
Proses  reduksi  dimensi  gambar  seperti  mata,  hidung, bibir,  pipi  dari  wajah  yang  terdeteksi  menggunakan Principal  Component  Analysis (PCA).  PCA  ini mengekstraksi fitur wajah optimal menurut nilai varian maksimum  dengan  menerapkan  algoritma Eigenface untuk  pemilihan  komponen  utama  yang  memiliki kontribusi [11][12].
Dalam  hal  reduksi  dimensi  dan  penentuan  komponen pada  sebuah  gambar,  maka  PCA  digunakan  untuk analisis  utama.  Biasanya  ini  dikenal  dengan  proyeksi ruang Eigen atau  transformasi  karhunen-loeve  [7]. Gambar  proyeksi  ke  sub-ruang  yang  ukuran  simetris utama menangkap ukuran perubahan yang paling tinggi diantara  gambar.  Tujuan  dari  PCA  adalah  untuk mengurangi dimensi gambar.
Proses-proses  yang  dilakukan  oleh  PCA  dalam menemukan  bagian-bagian  terpenting  pada  dimensi gambar, adalah seperti [13][9]:
a. Setiap set dari data gambar mengurangi titik data kemudian  mempertimbangkan  titik  fokus  dari dimensi yang dipakai
b. Menghitung kovarian matriks. Kovarian matriks adalah matriks persegi dari dimensi gambar yang mengumpulkan  varians  dalam  diagonal  utama dan  kovarian  dalam  unsur-unsur  luar  diagonal utama.
c. Menghitung nilai Eigen : vektor Eigen
d. Mengurutkan nilai Eigen
e. Memilih  vektor Eigen dan  menghasilkan  data baru
f. Memproyeksikan  serta  membandingkan  data latih  dengan  data  uji  menggunakan  ukuran kedekatan.
Eigenface merupakan  hasil  dari eigen vektor  yang didapat  dari  kovarian  matriks  dengan  distribusi  acak pada data gambar wajah yang berdimensi tinggi. Metode ini  mengubah  gambar  wajah  kedalam  kumpulan karakteristik  fitur  dari  gambar  wajah  yang  disebut
Ekstraksi Fitur Wajah Deteksi Wajah Exploratory Data Analysis (EDA) Data Gamba Data Gambar Wajah Dataset Wajah
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 3 No. 2 (2022)
eigenface .  Eigenface  menyimpan  beberapa  bagian  dari dimensi wajah yang tidak terlihat pada data gambar asli.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Pada  bagian  ini  membahas  tentang  pengumpulan  data, pre-processing ,  dataset personal  identification dan pengujian.
3.1 Pengumpulan dataset
Terdapat  lima  orang  mahasiswa  yang  berpartisipasi dalam  pengambilan  data  gambar  (Gambar  2).  Masing- masing  mahasiswa  tersebut  memiliki  seratus  gambar wajah dengan posisi yang bervariasi. Sehingga data awal sebelum pre-processing berjumlah  lima  ratus  gambar berwarna.

## Gambar  2. Dataset Gambar Mahasiswa
Setelah  data  terkumpul  maka  dilakukan  tahapan pendeteksian bagian wajah pada data gambar.
3.2 Pre-processing Data
Pada  data  gambar  awal  berupa  gambar  berwarna/RGB dengan  ukuran  gambar  yang  berbeda  yang  memiliki ekstensi  file  .jpg.  Pada  setiap  gambar  dilakukan pre- processing data  yang  diawali  proses  deteksi  bagian wajah  dan konversi  gambar  ke  warna grayscale .   Pada proses deteksi wajah dengan menggunakan library yang berekstensi
xml yaitu haarcascade_frontalface_default .xml. Selanjutnya
dilakukan  konversi  warna  gambar  dari  warna  RGB  ke warna grayscale . Pada Gambar 3 memperlihatkan salah satu hasil deteksi wajah pada gambar.
(a) (b) (c)
Gambar  3. Proses Pendeteksian Wajah dan Hasil Wajah pada Gambar
Gambar  3  menunjukan  proses  pendeteksian  wajah dimana pada Gambar 3(a) memperlihatkan gambar asli dengan  warna  RGB,  Gambar  3(b)  merupakan  hasil konversi gambar ke warna grayscale , dan Gambar 3(c) adalah  gambar  wajah  yang  telah  dipotong  berdasarkan posisi wajah yang telah terdeteksi.
Data  gambar  setelah pre-processing berjumlah  280 gambar  wajah  yang  berhasil  dideteksi.  Perbandingan data  setelah pre-processing dengan  sebelum  adalah
280:500  dengan  hasil  0.56  persen.  Hal  ini  disebabkan pada tahapan deteksi wajah pada gambar, dimana posisi wajah menetukan hasil deteksi. Pada data gambar awal banyak  memiliki  posisi  wajah  yang  miring  sehingga banyak  yang  tidak  berhasil  terdeteksi.  Tabel  1. Memperlihatkan  sebagian  analisis  terhadap  proses deteksi wajah.
Tabel 1. Tabel Analisis Proses Deteksi Wajah Nama File Gambar Wajah terdeteksi Analisis Anti Ya Anti1 Ya Anti2 Tidak Terhalang masker Anti3 Ya Anti4 Tidak Ada objek boneka Anti5
Ya Anti6 Ya Anti7 Tidak Ada objek boneka Anti 8 Tidak Anti9 Tidak Wajah tertutup Anti10 Ya Anti11 Ya Anti12 Tidak Ada objek boneka Anti13 Tidak Objek terlalu jauh Anti14 Tidak Objek terlalu jauh Anti15 Tidak Objek terlalu jauh Anti16 Tidak Objek terlalu jauh Anti17 Ya
Anti18 Ya Anti19 Ya Anti20 Ya Anti21 Ya Anti22 Ya Anti23 Tidak Wajah tertutup Anti 24 Ya Anti25 Tidak Wajah terlalu miring Anti26 Tidak Wajah terlalu miring Anti27 Ya Anti28 Ya Anti29 Ya Anti30 Ya Anti31 Tidak Objek terlalu ramai Anti32 Tidak Wajah terlalu miring Anti33 Ya Anti34 Ya Anti35 Ya Anti36 Ya Anti37 Tidak Background terlalu ramai Anti38 Tidak Wajah terlalu miring Anti39 Ya Anti40 Ya Anti41 Ya
Kemudian  dilakukan  proses resizing untuk  merubah ukuran  gambar  dengan  ukuran  yang  sama  agar mempermudah  dalam  proses  selanjutnya.  Gambar  4 memperlihatkan visualisasi plotting untuk semua ukuran gambar wajah yang bervariasi. Ukuran yang digunakan untuk  semua  gambar  wajah  adalah  dengan  resolusi 100x100  piksel.  Hal  ini  berdasarkan  nilai  statistik ukuran gambar wajah keseluruhan dengan mempertimbangkan  nilai  rata-rata,  nilai  minimun  dan nilai  maksimum  ukuran  gambar.  Jika  gambar  wajah berukuran kecil maka tahapan enlarge dilakukan untuk memperbesar  ukuran  gambar,  sedangkan  gambar berukuran  besar  maka  dilakukan  tahapan shrink untuk memperkecil ukuran gambar.
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 3 No. 2 (2022)

## Gambar 4. Plotting Ukuran Gambar Wajah
Setelah  tahapan resizing selesai,  maka  dilanjut  ke tahapan normalization .  Pada  proses  normalisasi menggunakan metode min-max, yaitu mencari nilai fitur normalisasi  dengan  cara  membagi  nilai  lama  dengan nilai maksimum. Sehingga didapatkan data normalisasinya kedalam bentuk tipe data array.
Selanjutnya pada setiap data gambar yang telah di pre- processing kemudian  dilakukan  ekstraksi  fitur  wajah dengan  algoritam  PCA  yang  menghasilkan eigenface dari masing-masing gambar. Analisis dilakukan dengan mengetahui  jumlah  komponen  dengan  jumlah  varian yang  dimiliki  oleh  inputan  data  gambar  kemudian menghitung  matrik  kovarians.  Hal  ini  dilakukan  untuk mengetahui  hubungan  antar  variabel  dari  inputan. Selanjutnya  berdasarkan  perhitungan  nilai  dan  vektor eigen  matriks  kovarians  maka  didapatkan  identifikasi komponen  utama.  Pada  Gambar  5.  memperlihatkan bahwa komponen fitur yang digunakan adalah sebanyak 50 komponen sehingga komponen lainnya dibuang.
Jumlah
Varian
Jumlah Komponen
Gambar 5. Analisis Penentuan Jumlah Fitur Wajah
3.3 Hasil dataset setelah pre-processing
Pada  Gambar  6.  memperlihatkan  gambar  wajah  asli sebelum  diekstraksi  fitur  wajah,  sedangkan  Gambar  7. memperlihatkan  hasil  gambar eigenface. Tabel  2 memperlihatkan  dataset  berupa  array. Dataset  ini disimpan kedalam file dengan ekstensi npz.
3.1 Pengujian
Untuk  pengujian  dilakukan whitebox  testing untuk menguji penerapan  algoritma  dari  fungsionalitas menggunakan basis path testing dan respond time. Pada pengujian  fungionalitas  maka  sejumlah  path  pada  tiap fungsional  ditetapkan  berdasarkan  barisan  perintah koding  pada  tahapan pre-processing :    yaitu  sebanyak 120 path. Kemudian menentukan cyclometic complexity menggunakan  rumus  yaitu  (G) = E  -  N +  2, dimana E merupakan  jumlah  edge/cabang  dan  N  merupakan jumlah node. Maka didapatkan hasil perhitungan (G) = 99  –  100  +  2  =  1.  Hasil  dari  cyclometic  complexity adalah 1 sehingga terdapat 1 independent path.
Sedangkan  untuk  pengujian respond  time dapat  dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Pengujian Respons Time Jumlah Gambar Respond time (dalam detik) 100 20
50 10 20
8 10 5
Hasil yang didapatkan berdasarkan respond time adalah bervariasi tergantung dari jumlah gambar yang diproses. Semakin  banyak  gambar  yang  diproses  maka  semakin besar  waktu  yang  diperlukan  untuk  mengeksekusi, begitu sebaliknya.
Gambar 6. Data Gambar Wajah Asli
Gambar 7. Data Gambar Wajah Eigenface
Tabel 2. Dataset Personal Identification

## 4. Kesimpulan
Pada penelitian ini data awal gambar yang dikumpulkan adalah  sebanyak  500  gambar  wajah  dari  5  orang mahasiswa.  Pada  tahapan pre-processing seperti konversi  warna  ke  warna  grayscale  didapatkan  bahwa semua gambar 100 persen telah berhasil dikonversikan, kemudian  untuk  proses  deteksi  wajah  pada  gambar didapatkan hasil 0.56 persen dari gambar yang berhasil mendeteksi  bagian  wajah.  Dalam  menentukan  fitur wajah  dilakukan  analisis  menggunakan  EDA  serta menerapkan  algoritma  PCA  untuk  menghasilkan gambar  eigenface.  Hasil  dari  dataset  setelah pre- processing ini  berupa  file  dengan  ekstensi.npz  yang diperlukan untuk tahapan klasifikasi personal identification yang tidak dibahas pada tulisan ini. Hasil pengujian  menggunakan whitebox  testing menunjukan
kesesuaian  penerapan  algoritma  berdasarkan  pada penentuan jalur logika menggunakan basis path testing dan respond  time. Pada  pengembangan  penelitian selanjutnya  dapat  menerapkan  algoritma  lainnya  serta menambahkan  data  yang  banyak  agar  memiliki  hasil yang sempurna pada tahapan klasifikasi.

## Ucapan Terimakasih
Terima  kasih  kami  ucapkan  kepada  semua  pihak  yang telah  membantu  penelitian  ini,  terutama  kampus Politeknik Caltex Riau

## Daftar Rujukan
[1] S.  Matsuda  and  H.  Yoshimura,  “Personal  identification  with artificial  intelligence  under  COVID-19  crisis:  a  scoping review,” Syst.  Rev. ,  vol.  11,  no.  1,  p.  7,  Dec.  2022,  doi:
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 3 No. 2 (2022)
10.1186/s13643-021-01879-z.
[2] J.-A.  Lee  and  K.-C.  Kwak,  “Personal  Identification  Using  an Ensemble  Approach  of  1D-LSTM  and  2D-CNN  with Electrocardiogram Signals,” Appl. Sci. , vol. 12, no. 5, p. 2692, Mar. 2022, doi: 10.3390/app12052692.
[3] S. N. Tkachenko, A. V Pichugina, A. A.  Shpilevoy, and A. I. Zakharov,  “Development  of  a  Face  Identification  System’s Prototype,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 2224, no. 1, p. 012003, Apr. 2022, doi: 10.1088/1742-6596/2224/1/012003.
[4] Y. Kim, T. Soyata, and R. F. Behnagh, “Towards Emotionally Aware AI Smart Classroom: Current Issues and Directions for Engineering  and  Education,” IEEE  Access ,  vol.  6,  pp.  5308– 5331, 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2791861.
[5] M.  Oravec,  “Feature  extraction  and  classification  by  machine learning  methods  for  biometric  recognition  of  face  and  iris,” Proc. Elmar - Int. Symp. Electron. Mar. , no. September, pp. 1– 4, 2014, doi: 10.1109/ELMAR.2014.6923301.
[6] K.  Delgado et  al. ,  “Student  Engagement  Dataset,”  in 2021 IEEE/CVF  International  Conference  on  Computer  Vision Workshops  (ICCVW) ,  Oct.  2021,  pp.  3621–3629,  doi: 10.1109/ICCVW54120.2021.00405.
[7] B.  K.  Durga  and  D.  V  Rajesh,  “Review  Of  Facial  Emotion Recognition System,” Int. J. Pharm. Res. , vol. 10, no. 03, Jul. 2018, doi: 10.31838/ijpr/2018.10.03.056.
[8] F.  Fadlisyah, Computer  Vision  dan  Pengolahan  Citra .  ANDI Yogjakarta, 2007.
[9] S. Puspitodjati and T. A. Wirana, “Sistem Pengenalan Ekspresi Wajah  Berdasarkan  Citra  Wajah  Menggunakan  Metode Eigenface  dan  Nearest  Feature  Line,” Komput.  Dan  Sist. Intelijen , vol. 7, no. 2302–3740, pp. 311–316, 2012, [Online]. Available: http://penelitian.gunadarma.ac.id/kommit.
[10]  A.  Riadi  and  R.  Sulaehani,  “Analisis  Implementasi Preprocessing  Dengan  Otsu-Gaussian  Pada  Pengenalan Wajah,” Ilk. J. Ilm. , vol. 11, no. 3, pp. 200–205, Dec. 2019, doi: 10.33096/ilkom.v11i3.457.200-205.
[11]  G.  N.  Girish,  C.  L.  Shrinivasa  Naika,  and  P.  K.  Das,  “Face recognition  using  MB-LBP  and  PCA:  A  comparative  study,” 2014  Int.  Conf.  Comput.  Commun.  Informatics  Ushering Technol.  Tomorrow,  Today,  ICCCI  2014 ,  pp.  1–6,  2014,  doi: 10.1109/ICCCI.2014.6921773.
[12]  M.  Agarwal,  H.  Agrawal,  N.  Jain,  and  M.  Kumar,  “Face recognition using principle component analysis, eigenface and neural network,” 2010 Int. Conf. Signal Acquis. Process. ICSAP 2010 , pp. 310–314, 2010, doi: 10.1109/ICSAP.2010.51.
[13]  T.  Mulyono,  K.  Adi,  and  R.  Gernowo,  “Sistem  Pengenalan Wajah Dengan Metode Eigenface Dan Jaringan Syaraf Tiruan (Jst),” Berk. Fis. , vol. 15, no. 1, pp. 15–20, 2012.