## PENGENALAN EKSPRESI MIKRO WAJAH DENGAN EKSTRAKSI FITUR PADA KOMPONEN WAJAH MENGGUNAKAN METODE LOCAL BINARY PATTERN HISTOGRAM
Dwi Nur Cahyo, Hani Zulfia Zahro, Nurlaily Vendyansyah Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1818043@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Ekspresi merupakan bentuk komunikasi dengan cara berinteraksi atau ketika sedang berdialog. Mengenal ekspresi  untuk  saat  ini  banyak  menggunakan  berbagai  macam  metode  seperti  menunjukan  ekspresi  didepan kamera,  atau  komputer.  Namun  untuk  melakukan  analisa  terhadap  ekspresi  membutuhkan  banyak  data  dan bervariasi selain itu posisi wajah dapat mempengaruhi kecepatan memprediksi yang bersifat realtime . Dalam hal tersebut dilakukan  metode facial landmark sebagai deteksi area komponen  wajah seperti alis,  mata, dan  mulut untuk  diekstraksi  agar  menghasilkan  nilai  ciri  tanpa  harus  memproses  keseluruhan  wajah.  Ekstraksi  yang dibutuhkan dalam  mengelola  citra yaitu ekstraksi ciri tekstur  yang  menggunakan  metode Local Binary Pattern Histogram.  Metode  ini  merupakan  bentuk  interpretasi  dari  citra  tekstur,  selanjutnya  nilai  ciri  dari  pemrosesan tersebut  akan  diklasifikasi  menggunakan  K-Nearest  Neighbor dengan  penerapan  jarak  antara  data  uji  dan data latih dengan formula Euclidean Distance. Hasil menunjukan dalam mengambil citra wajah secara ideal yaitu 25- 75  cm,  menangkap  citra  dengan  kondisi  terang  dengan  intensitas  cahaya  diatas  150  -  2530  lux  dapat mengklasifikasikan ekspresi secara realtime dan menghasilkan akurasi sebesar 92.50%.
Kata kunci : computer vision, face recognition, local binary pattern, micro-expression

## 1. PENDAHULUAN
Ekspresi  adalah  bentuk dari  komunikasi nonverbal  yang  digunakan  untuk  menyampaikan emosi  sekaligus  niat  terhadap  orang  lain  ketika melakukan  interaksi  atau  berdialog.  Ekspresi  wajah mengungkapkan  pikiran  yang  sedang  terlintas  pada diri seseorang. Secara universal ekspresi wajah terbagi menjadi  enam  yaitu  sedih,  terkejut,  marak,  senang, takut,  dan  jijik.  Bentuk  dari  ekspresi  tersebut merupakan hasil gerakan otot dari bagian wajah seperti alis, mata, dan mulut.
Mengenai  pengenalan  ekspresi  wajah  saat  ini sudah  banyak  yang  menggunakan  dengan  berbagai macam  metode.  Dengan  hanya  menunjukan  ekspresi di  depan  sensor  kamera,  maka  secara  otomatis komputer  akan  dapat  mengenali  dan  membaca ekspresi dari seseorang [1]. Namun untuk melakukan analisa  terhadap  ekspresi  membutuhkan  banyak  data dan  bervariasi,  selain  itu  posisi  wajah  juga  dapat mempengaruhi dalam kecepatan memprediksi ekspresi wajah yang bersifat realtime. Pengamatan  ekspresi  wajah  dapat  dideteksi melalui  komponen  pada  wajah  dan  dapat  dilakukan dengan  bermacam-macam  cara,  salah  satunya menggunakan  metode Landmark  Point yaitu  untuk membuat area komponen wajah. Dengan pengamatan hanya  pada  area-area  tertentu  di  wajah,  durasi pengenalan ekspresi menjadi lebih singkat dibandingkan  dengan  pengamatan  seluruh  wajah  [2]. Area  komponen  wajah  yang  akan  diekstraksi  pada penelitian ini yaitu terletak pada bagian alis, mata, dan mulut. Dimana ekstraksi yang diterapkan menggunakan  model  dari  metode Local  Binary Pattern Histogram.
Berdasarkan  permasalahan  yang  ada,  maka penulis melakukan penelitian dengan pengamatan area di wajah, dengan ekstraksi LBPH. Diharapkan proses ekstraksi  fitur  akan  lebih  cepat  dan  data  yang  akan digunakan  lebih  sedikit  untuk  diproses  pada  tahap berikutnya  yaitu  tahapan  klasifikasi.  Sehingga  dibuat penelitian yang berjudul “Pengenalan Ekspresi Mikro Wajah dengan Ekstraksi Fitur pada Komponen Wajah menggunakan metode Local Binary Pattern Histogram”
Penelitian  yang  dilakukan  Husdi  [3]  dalam penelitian yang berjudul “Pengenalan Ekspresi Wajah Pengguna  ELearning  Menggunakan  Artificial  Neural Network dengan Fitur Ekstraksi Local Binary Pattern dan  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix”.  Dimana bertujuan untuk pengenalan ekspresi, yang menggunakan metode Local Binary Pattern menghasilkan  akurasi  lebih  tinggi  yaitu  88,89%, daripada  hasil  klasifikasi  dengan Backpropagation Neural Network dengan fitur ekstraksi Gabor Wavelet dengan akurasi 85,19%.
Pengamatan  ekspresi  wajah  pada  area-area tertentu di wajah lebih cepat dan akurat dibandingkan pengamatan  seluruh  wajah  yang  disusun  oleh  Priska Choirina dan Ulla [4] dengan judul “Pendeteksian dan Pelacakan Lokasi Wajah Pada Tahap Pra-pemrosesan pengenalan  ekspresi  mikro  menggunakan  metode Kanade  Lucas  Tomasi  (KLT)”.  Metode  yang digunakan  dalam  pelacakan  wajah  atau landmark menggunakan Discriminative  Response  Map  Fitting (DRMF) dan KLT sebagai titik  fitur pada komponen wajah. Menghasilkan akurasi pelacakan sebesar 86,6% lebih  cepat  dari  penelitian  sebelumnya  yang  hanya 81,75%.
Penerapan  pada  penelitian  yang  disusun  oleh Wijaya  [5] dimana  menerapkan  metode LBPH untuk pengenalan  wajah  pada  perangkat  bergerak  berbasis android menghasiilkan akurasi lebih tinggi yaitu 72% dibandingkan  dengan  metode  PCA  dan  LDA  yan masing-masing menghasilkan akurasi 64% dan 44%.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Ekspresi Wajah
Ekspresi merupakan salah satu bentuk komunikasi nonverbal bagi manusia untuk menyampaikan emosi dan  maksud kepada orang lain selama berinteraksi. Sebuah ekspresi dapat disembunyikan seakan-akan tidak terjadi apapun alias dalam kondisi netral, namun masih dapat teridentifikasi melalui ekspresi wajah. (Porter, 2019). Ekspresi  wajah  mengungkapkan pikiran  yang sedang melintas  pada  diri  seseorang.  Selain  ekspresi  netral, secara universal ekspresi wajah terbagi menjadi enam yaitu  senang,  sedih,  terkejut,  marah,  takut,  dan  jijik. Emosi  dalam  berekspresi  memiliki  pergerakan  halus seperti  ekspresi  mikro  yang  bergerak  sangat  cepat. Dimana  ekspresi  mikro  merupakan  wajah  seseorang yang berubah cukup singkat dalam waktu kurang dari 1 detik [4]. Secara garis besar ekspresi wajah dialami secara  tidak  sengaja  akibat  perasaan  atau  emosi manusia tersebut.

## 2.2 Deteksi Wajah
Deteksi  wajah  merupakan  sebuah  langkah  awal untuk  melakukan  identifikasi  wajah  ataupun ekspresi wajah dengan ini maka sebuah pendeteksi wajah dapat mengidentifikasi dan menemukan lokasi fitur yang ada pada  wajah.  Sistem  harus  dapat  mendeteksi keberadaan  wajah  pada  citra  dengan  berbagai  variasi pose,  ekspresi,  dan  pencahayaan.  Deteksi  wajah tersebut dapat dirumuskan seperti berikut: dimasukan sebuah  input  gambar  atau  citra,  maka  sistem  akan mendeteksi ada atau tidaknya wajah manusia di dalam citra  tersebut.  Apabila  ada  maka  sistem  akan memberitahu jumlah wajah yang ditemukan dan fitur wajah  yang  ada  di  dalam  citra.  Fitur  tersebut  adalah alis,  mata  dan  mulut.  Keluaran  dari  sistem  adalah posisi  subcitra  berisi  wajah  yang  berhasil  dideteksi. Proses deteksi wajah dilakukan menggunakan metode Haar Cascade Classifier .

## 2.3 Haar Cascade Classifier
Proses deteksi adanya citra wajah dalam sebuah gambar menggunakan sebuah metode yang dipublikasikan  oleh  Paul  Viola  dan  Michael  Jones tahun  2001.  Umumnya  metode  ini  disebut  dengan metode Haar  Classifier .  Struktur  cascade  classifier disajikan pada Gambar 2.1 dibawah ini :
Gambar 1. Struktur Cascade Classifier
Algoritma Haar menggunakan metode statistical dalam  melakukan  pendeteksian  wajah.  Metode  ini menggunakan simple haar-like-features dan a cascade of boosted tree classifier . Classifier ini menggunakan gambar  ukuran  tetap.  Haar  dapat  mendeteksi  adanya wajah yang berukuran lebih besar ataupun lebih kecil dari gambar pada classifier .

## 2.4 DLIB
DLIB  merupakan  library  yang  digunakan  untuk menganalisis  sebuah  wajah  dengan  mengekstraksi nilai gambar [6]. Library DLIB juga dapat mengetahui karakteristik pada wajah manusia yang menghasilkan 128  dimensional feature  vector [7].  Pada library ini akan  membantu  dalam  mendeteksi  komponen  wajah pada  tahap  pra-pemrosesan.  Bentuk  dari  DLIB  akan diuraikan pada gambar berikut ini :
Gambar 2. Facial Landmark dengan DLIB

## 2.5 Ekstraksi Fitur
Ekstraksi  fitur  merupakan  tahapan  setelah dilakukan  pra-proses  ( preprocessing ).  Ekstraksi  fitur merupakan  suatu  pengambilan  ciri  atau  fitur  dari sebuah objek citra yang dapat mengkarakteristik suatu objek tersebut [8]. Ekstraksi fitur yang nantinya akan menghasilkan  sebuah  nilai  berupa  matriks  kemudian disimpan dalam bentuk file yang berekstensi .xml lalu dianalisis untuk proses selanjutnya yaitu mengklasifikasikan  objek.  Ekstraksi  fitur  disini mengambil beberapa fitur  saja pada  wajah  yaitu alis, mata  dan  mulut  dengan  menggunakan  metode Local Binary Pattern Histogram.

## 2.6 Local Binary Pattern Histogram
Menurut [9] ada beberapa algoritma  yang dapat digunakan  untuk  mengekstraksi  fitur  penting  dari suatu  gambar  wajah.  Salah  satu  algoritma  yang
digunakan  untuk  mengekstraksi  fitur  wajah  adalah algoritma Local Binary Pattern Histogram . Metode ini pertama  kali  diperkenalkan  pada  tahun  1992  oleh Timo  Ojala  dan  David  Harwood  di  University  of Maryland.  Mendefinisikan  sebagai  rasio  nilai  biner piksel  di  tengah  gambar  dengan  8  nilai  piksel  di sekitarnya. Berikut adalah formula dari Local Binary Pattern dibawah ini.
𝐿𝐵𝑃 =   ∑ 𝑆(𝑔 𝑝 −   𝑔 𝑐 ). 2 𝑝 𝑝 − 1 𝑝 = 0 (1)
𝑆 (𝑥)   =   { 1, 𝑖𝑓 𝑥 ≥  0 0, 𝑖𝑓 𝑥 <  0 (2) Keterangan : g 𝑝 = nilai keabuan dari p g 𝑐
= nilai rata-rata piksel ketetanggaan dan nilai pusat
S(x) = thresholding
Berikut  adalah  contoh  dari  perhitungan Local Binary  Pattern dari  sebuah  citra  yang  akan divisualisasikan dalam sebuah matriks dibawah ini
Gambar 3. Tahapan ekstraksi wajah
Tahapan dalam ekstraksi  fitur pada Gambar 2.7 diatas yakni (a) memastikan bahwa sebelum dilakukan pengolahan citra harus berformat grayscale , kemudian mengambil  nilai  piksel  dari  setiap  citra grayscale seperti  pada  contoh  dengan  kolom  3x3.  Langkah selanjutnya yaitu melakukan perhitungan thresholding. (b)  Tahapan thresholding merupakan tahapan  dalam  mencari  nilai  baru  dengan  cara membandingkan nilai tengah dengan ketetanggaan 0 – 7  atau  dibuat  sebagai  variabel g 0  sampai g 7  seperti pada Gambar 2.7. Formula  yang disubsitusikan  yaitu menggunakan rumus pada bagian (2.2) diatas dan hasil dari  perhitungan  akan  dilakukan  perbandingan  nilai apakah  bernilai  1  atau  0  seperti  pada  rumus  bagian (2.3). Setelah dihitung secara menyeluruh lanjut pada bagian  poin  (c)  yaitu  mendapatkan  nilai  biner  agar dikonversikan  ke  desimal.  Pengambilan  nilai  biner dimulai dari pojok atas kiri dan berputar searah jarum jam,  sehingga  menghasilkan  nilai  deretan  biner,  dan memiliki hasil desimal dari yang sudah dikonversikan.
2.7 K-Nearest Neighbor (K-NN)
K-Nearest Neighbor merupakan metode klasifikasi terhadap sekumpulan data dengan melakukan  perbandingan  data.  Data  tersebut  adalah data  training  dan  data  testing  [10].  Metode  ini menggunakan fungsi jarak untuk melakukan klasifikasi, citra masukan akan diuji berdasarkan jarak fiturnya dengan fitur citra lain di dalam database untuk memperoleh  satu  citra  dengan  nilai  jarak  fitur  paling minimum.  Metode  klasifikasi K-Nearest  Neighbor melakukan proses pencocokan/pengenalan berdasarkan jumlah tetangga terdekat untuk menentukan kelasnya. Kedekatan pola yang diterapkan  pada K-Nearest  Neighbor didefinisikan dalam  bentuk  matriks  jarak  seperti Euclidean Distance. Data tersebut berupa X1 dan X2, yang mana untuk  tahapan  klasifikasi  berupa  deretan  nilai  antara data  uji  dengan  data  latih  yang  akan  disubsitusikan pada rumus berikut ini.
dist( x1, x2 ) = √∑ (𝑥1  −  𝑥2) 2 n i = 1
(3)
Dimana :
x 1  : nilai data training x2  : nilai data testing dist( x1, x2 ) : Euclidean distance
Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  untuk menerapkan  klasifikasi  menggunakan  KNN  sebagai berikut:
a. Tentukan parameter k (jumlah tetangga terdekat)
b. Menghitung  jarak  antara  data  yang  akan  hitung yaitu  nilai  yang  berasal  dari  ekstraksi  fitur menggunakan local  binary  pattern. Berdasarkan nilai  tersebut  dihitung  antara  data  latih  ekstraksi dengan  data  uji,  metode  jarak  yang  diterapkan yaitu eulidean distance.
c. Urutkan  objek-objek  yang  telah  dihitung  dari terkecil menuju terbesar
d. Kumpulkan hasil label berdasarkan jumlah nilai k yang telah ditentukan
e. Dengan  menggunakan  kategori Nearest  Neighbor yang  merupakan  mayoritas,  dapat  memprediksi hasil klasifikasi yang akan ditampilkan

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  berupa  input kamera  dengan  objek  user.  Kamera  tersebut merepresentasikan  pengguna  akan  dilakukan  analisis terhadap gerakan ekspresi mikro yang akan muncul.

## 3.1. Diagram Blok Sistem
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  beberapa tahapan yaitu akuisisi pada citra gambar. Gerakan dari ekspresi  wajah  akan  disimpan  kedalam  dataset. Dilanjutkan  pada  proses grayscale yaitu  mengubah citra  warna  menjadi  keabu-abuan  yang  mana memudahkan  untuk  melakukan  deteksi  pada  wajah. Mendeteksi  komponen  wajah  yaitu  alis,  mata,  dan
mulut,  dan  akan  dilanjutkan  proses  ekstraksi  fitur menggunakan local  binary  pattern  histogram. Mengambil  blok  citra  dengan  ukuran  3x3  dan dilakukan  proses  thresholding  untuk  menghitung ketetanggan.  Menghasilkan  nilai  biner  yang  telah dikomputasi sebelumnya, nilai biner yang didapatkan dikonversi  menjadi  desimal  yang  nantinya  akan menghasilkan  sekumpulan  nilai  satu  baris  dalam bentuk  vektor.  Dilanjutkan  tahapan  klasifikasi  yaitu penentuan  nilai  k,  hitung  dengan  rumus euclidean distance antara  X1  dengan  X2  atau  data  uji  dengan data latih. Mensortir dan mengambil nilai berdasarkan jumlah  k,  sehingga  menghasilkan  hasil  klasifikasi berupa label dan persentase.

## Gambar 4. Diagram blok sistem

## 3.2. Mengakuisisi Citra
Akuisisi dalam citra digunakan untuk mengumpulkan  citra  digital  atau  gambar  yang ditangkap  oleh webcam atau  kamera.  Format  yang diolah bisa menjadi .jpg, .jpeg, atau .png. Namun pada penelitian ini citra yang ditangkap yaitu berformat .jpg dan diberikan label atau kode unik agar membedakan identitas  citra  satu  dengan  yang  lain.  Dataset  yang telah  dihimpun  berjumlah  380  citra  wajah  yang tertangkap  oleh  kamera.  Selain  file  yang  didapat terdapat  beberapa  hal  yang  perlu  dilakukan  ketika menangkap  gambar  atau  citra  yaitu  memperhatikan jarak  antara  kamera  dengan  objek.  Idealnya  jarak tangkap kamera dalam penelitian yang akan diterapkan yaitu 25 – 75 cm.

## 3.3. Pra-pemrosesan
Terjadi tahapan preprocessing diantara menyiapkan citra yang sudah dikumpulkan, selanjutnya  dilakukan  penyeragaman  ukuran  dari semua citra yang tertangkap kamera. Tahapan pertama yaitu  mengubah  citra  warna  menjadi  citra  abu-abu ( grayscale ),  berikutnya  dilakukan  resizing  gambar yaitu  300  x  300  piksel  agar  dapat  dilakukan pengambilan  fitur  komponen  wajah.  Tahapan
selanjutnya  mendeteksi  keberadaan  eksistensi  dari objek wajah menggunakan Haar Cascade, dilanjutkan tahapan untuk mendeteksi titik-titik area wajah ( Facial Landmark ) menggunakan DLIB. Metode DLIB cukup membantu menemukan komponen wajah seperti mata, alis, dan mulut. Masing-masing komponen terdeteksi, dilakukan tahapan cropping yaitu memisahkan antara background citra  dengan  objek.  Seleksi  komponen wajah  citra  yang  sudah  dilakukan  di  seragamkan menjadi ukuran 300 x 150 piksel. Hal ini dikarenakan komponen wajah yang tertangkap kamera tidak cukup lebar, sehingga dapat mempertahankan kualitas citra.

## 3.4. Ekstraksi Fitur
Ekstraksi  fitur  dilakukan  untuk  mendapatkan nilai dari karakteristik sebuah citra yang sudah diolah pada  tahapan preprocessing. Pada  penelitian  ini menggunakan  ekstraksi  dengan  memanfaatkan  fitur tekstur. Analisis untuk ekstraksi tekstur citra dilakukan karena mengidentifikasi pergerakan pola wajah seperti kerutan,  dan  bentuk  wajah  yang  memiliki  ciri  yang berbeda-beda  dari  setiap  jenis  emosi.  Metode  yang digunakan  untuk  ekstraksi  fitur  yaitu Local  Binary Pattern  Histogram .  Fitur  metode  LBPH  yaitu  nilai representasi histogram dengan panjang nilai 0 hingga 255,  dan  dapat  di  interpretasikan  untuk  tahapan klasifikasi berikutnya.

## 3.5. Klasifikasi
Pada  penelitian  ini  menggunakan  klasifikasi dengan metode K-Nearest Neighbor (K-NN). Metode K-NN  dilakukan  dengan  cara  mengambil  jarak  nilai antara  data  uji  dengan  data  latih.  Adapun  tahapan klasifikasi sistem antara lain meliputi, (a) menentukan nilai k ,  jumlah  kelas  yang  digunakan  dalam  proses klasifikasi  perlu  dilakukan  untuk  mengetahui  nilai label sesuai dengan interval variabel k. (b) perhitungan jarak,  formula  yang  dilakukan  dapat  dilihat  pada persamaan 2.5 jenis algoritma yang diterapkan dalam penambilan  jarak  yaitu Euclidean  Distance. (c) Setelah  dilakukan  perhitungan  perlu  dilakukan pengurutan dari terkecil menuju terbesar. (d) Mencari label  mayoritas,  nilai  prediksi  muncul  berdasarkan banyaknya  frekuensi  label  yang  muncul  melalui interval dari variabel k .

## 3.6. Tahapan Preprocessing
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  pre-proses pengenalan ekspresi wajah. Pertama diawali dari input citra  wajah,  yang  selanjutnya  akan  dilakukan grayscale.  Setelah  itu  dilakukan  deteksi  wajah  dan deteksi  komponen  wajah.  Komponen  wajah  yang terdeteksi  ini  selanjutnya  digunakan  untuk  proses ekstraksi  fitur  menggunakan  metode Local  Binary Pattern Histogram.
Gambar 5. Flowchart preprocessing
Pada Gambar 5 diatas, langkah awal yaitu input citra gambar selanjutnya dilakukan proses pengubahan citra  warna  menjadi  keabu-abuan.  Berikutnya mendeteksi  wajah  dengan  algoritma haar  cascade yang  merubahan library dari  Viola  Jones  untuk mendeteksi  eksistensi  wajah.  Terdapat  kondisi  untuk mengidentifikasi  wajah,  apabila  terdeteksi  maka dilanjutkan  untuk  mendeteksi  komponen  wajah dengan  algoritma Landmark  Features menggunakan library  DLIB.  Dilakukan cropping pada  area komponen, dan penyeragaman citra gambar 300 x 300 piksel.

## 3.7. Ekstraksi Fitur LBPH
Setelah  komponen  wajah  terdeteksi,  maka tahapan  selanjutnya  adalah  ekstraksi  fitur.  Ekstraksi fitur dilakukan untuk pengambilan ciri atau fitur dari image yang nantinya akan menghasilkan sebuah nilai berupa  matriks  kemudian  disimpan  di database lalu dianalisis  untuk  proses  klasifikasi  ekspresi.  Ekstraksi fitur disini mengambil beberapa fitur saja pada wajah yaitu  alis,  mata  dan  mulut  dengan  menggunakan metode Local  Binary  Pattern  Histogram .  Proses ekstraksi pada LBPH dilakukan dengan tahapan:
Gambar 6. Flowchart Ekstraksi Fitur
Dimulai  pada  tahapan  membagi  citra  menjadi beberapa  blok.  Citra  yang  digunakan  harus  sudah dilakukan  tahapan pre-processing. Mengambil  blok citra 3x3 dengan penentuan thresholding . Apabila nilai tetangga  lebih  besar  atau  sama  dengan  maka  dapat diberikan kode 1 sedangkan tidak maka diberikan kode 0.  Nilai  yang  telah  didapatkan  antara  0  dan  1  akan menghasilkan  nilai  biner,  selanjutnya  kode  biner tersebut dikonversi menjadi desimal sehingga menjadi nilai citra baru yang akan divisualisasikan menggunakan histogram. Apabila masih terdapat blok yang  belum  dihitung  maka  dilanjutkan  perhitungan kembali dengan tahapan thresholding

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Mendeteksi Wajah
Dalam  mengimplementasikan  deteksi  wajah yaitu menggunakan metode Haar Cascade menggunakan pengujian dataset CASME II yang akan di tampilkan pada Gambar 7 dibawah ini :
4.2. Menggunakan DLIB
Berdasarkan  citra  yang  sudah  terdeteksi, berikutnya akan dilakukan deteksi Landmark Features atau komponen wajah menggunakan DLIB yang akan ditampilkan pada Gambar 8 dibawah ini :
Gambar 8. Hasil penerapan DLIB
Penerapan  dari  komponen  fitur  wajah  yaitu dengan  cara  memberikan  titik  masing-masing  fitur. Dalam hal ini dibutuhkan library C++ agar komputer dapat kompatibel dengan library DLIB.

## 4.3. Capturing and Resize
Pengambilan  ( capture )  pada  area  komponen wajah. Namun tidak semua wajah akan diambil hanya beberapa  bagian  fitur  yaitu  alis,  mata,  dan  mulut sehingga  memerlukan  algoritma  untuk  mendeteksi komponen  tersebut.  Sehingga  dibutuhkan cropping pada wajah agar masing-masing wajah dapat diambil. Untuk menyelaraskan ukuran citra dibutuhkan resizing sebelum  disimpan  kedalam dataset dan  dilakukan ekstraksi fitur.
Gambar 10. Capture and resize
Citra  yang  sudah  terdeteksi  akan  dilakukan cropping dari  masing-masing  komponen  yang  telah terdeteksi,  namun  sebelum  disimpan  dilakukan tahapan penyeragaman ukuran citra gambar.

## 4.4. Manage Content
Gambar 11. Manage content
Pada Gambar 11 diatas merupakan halaman yang digunakan  untuk  memasukkan  konten  seperti  video yang  nantinya  akan  ditampilkan  untuk  user  sebagai bahan  pengujian  ekspresi.  Terdapat  form  untuk memasukkan  judul,  sumber  video,  upload  file,  serta label  video.  Dilengkapi  dengan  tombol  untuk mengubah informasi seperti “ update ”, dan menghapus “ delete ”.

## 4.5.  Tangkap Citra
Gambar 12. Tangkap citra dengan kamera
Pada  Gambar  12  diatas  merupakan  form  untuk menangkap wajah user. Form memiliki ekspresi yang akan  dipilih,  ketika  menekan  tombol  “Mulai”  maka akan  muncul  kamera  dan  dapat  dimulai  untuk dilakukan pengambilan wajah.

## 4.6. Training Data

## Gambar 13. Training data
Pada  Gambar  13  diatas  merupakan  halaman training  yang  dioperasikan  oleh  Admin.  Terdapat tanggal  riwayat  training  yang  telah  dilakukan,  status terkini, jumlah label atau ID, serta file data .xml yang dihasilkan. Untuk memulai terdapat tombol warna biru “Mulai melatih data”.

## 4.7. Halaman Pengujian
Pada halaman Pengujian user harus memasukkan nama  dan  email  terlebih  dahulu  selanjutnya  akan diarahkan  menuju  pemilihan  video,  dan  user  akan menonton video berdasarkan video yang dipilih. Hasil akan  muncul  otomatis  setelah  video  selesai  diputar, namun membutuhkan waktu untuk menampilkan hasil klasifikasi  yang  akan  ditampilkan  pada  Gambar  14 dibawah ini

## Gambar 14. Pengujian User

## 4.8. Pengujian Intensitas Cahaya
Pengujian  dengan  model  intensitas  cahaya difungsikan  untuk  mengambil  nilai  optimal  dari intensitas  cahaya  yang  diterima.  Intensitas  cahaya berpengaruh  dalam  identifikasi  wajah  akibat  nilai kecerahan dalam kualitas gambar berkurang. Pengujian  dilakukan  menggunakan  Lux  Meter  yang merupakan tools untuk melihat jumlah nilai intensitas cahaya  yang  ada  di  ruangan  atau  tempat.  Berikut adalah  bentuk  pengujian  yang  akan  diuraikan  pada Tabel 1 dibawah ini.
Tabel 1. Pengujian intensitas cahaya No Gambar Lux Hasil 1 Pengujian 1 2530 Terdeteksi 2 Pengujian 2 250 Terdeteksi 3 Pengujian 3 150 Terdeteksi 4 Pengujian 4 35 Terdeteksi 5 Pengujian 5 5 Tidak Terdeteksi
Berdasarkan  pengujian  pada  Tabel  1  diatas memiliki  5  sampel  pengujian  dari  masing-masing tingkatan  cahaya  yang  berbeda.  Untuk  citra  pertama sampai  ketiga  memiliki  lux  meter  150  hingga  2530 dengan  status  dapat  terdeteksi  untuk  deteksi  posisi wajah. Sedangkan untuk citra 4 juga terdeteksi namun apabila  melakukan  sedikit  pergeseran  transisi  wajah terkadang  tidak  terdeteksi,  untuk  citra  ke  5  dengan nilai 5 yang diukur dengan lux meter objek wajah tidak terdeteksi.  Sehingga  berdasarkan  pengujian  pada Tabel  4.2  terkait  nilai  intensitas  cahaya  yang disimpulkan  yaitu  nilai  intensitas  cahaya  interval antara 35 hingga 2530 dapat mendeteksi wajah dengan baik.

## 4.9. Pengujian Jarak pada Wajah
Pengujian jarak wajah digunakan untuk mengukur tingkat ideal pengambilan wajah menggunakan kamera.
Tabel 2. Pengujian jarak pada wajah No Gambar Jarak Hasil 1 Pengujian 1 25 cm Terdeteksi 2 Pengujian 2 50 cm Terdeteksi 3 Pengujian 3 75 cm Terdeteksi 4 Pengujian 4 100 cm Terdeteksi 5 Pengujian 5 150 cm Tidak Terdeteksi
Berdasarkan  Tabel  2  Pengujian  pengambilan citra  wajah  diatas  terdapat  limitasi  atau  batas pengambilan  wajah  yaitu  pada  tabel  nomor  5  pada jarak  pengambilan  150  cm,  algoritma  deteksi  wajah tidak dapat mengidentifikasi  objek. Sedangkan untuk nomor 4 ketika dilakukan pengujian dengan jarak 100 cm  wajah  masih  dapat  terdeteksi  namun  terkadang tidak dapat terdeteksi oleh algoritma yang digunakan. Sehingga berdasarkan Tabel 2 diatas, jarak ideal untuk pengambilan wajah yaitu 25 – 75 cm

## 4.10. Pengujian Pengambilan Komponen
Pengujian pengambilan komponen wajah sangat mempengaruhi hasil dari klasifikasi yang akan diolah sistem.  Komponen  yang  digunakan  dalam  pengujian ini  yaitu alias kanan, alis kiri, mata kanan,  mata kiri, dan  mulut.  Algoritma  yang  diterapkan  dalam  deteksi komponen  wajah  yaitu  menggunakan  ( Facial Landmark ) DLIB. Proses pengujian yaitu mengumpulkan data citra wajah, data yang digunakan merupakan  dataset  CASME  II  selanjutnya  dilakukan capture wajah  sebanyak  30  sampel.  Diambil frame secara acak yang akan diuraikan pada Tabel 3 dibawah ini.
Tabel 3. Pengujian pengambilan komponen
No Frame DLIB Haar Cascade 1 Frame 1 Terdeteksi Kurang lengkap 2 Frame 3 Terdeteksi Kurang lengkap 3 Frame 10 Terdeteksi Kurang lengkap 4 Frame 20 Terdeteksi Kurang lengkap 5 Frame 21 Terdeteksi Kurang lengkap
Berdasarkan Tabel 3 diatas merupakan pengujian deteksi  komponen  wajah  menggunakan  ( Facial Landmark )  DLIB.  Dalam  hal  ini  dari  30 frame yang telah  tercapture  diambil  5 frame secara  random,  dan dibandingkan  tanpa  menggunakan  algoritma  DLIB dengan frame yang  sama.  Hasil  menunjukan  dari  5 sampel acak  yang dihimpun  dapat mendeteksi secara sempurna, sedangkan untuk frame 1 tanpa DLIB hanya mendeteksi  area  mata,  dan  untuk  frame  5  hanya mendeteksi area yang memiliki objek titik menyerupai komponen wajah.
Gambar 15. Frame 1 dan 21 tanpa pelacakan DLIB

## 4.11. Pengujian Metode
Dalam  pengujian  metode  digunakan  untuk mengukur  apakah  sudah  sesuai  dengan  label berdasarkan  prediksi  yang  diharapkan.  Terdapat persiapan variabel k yang digunakan untuk klasifikasi K-NN yaitu 5, 7, dan 10:
Tabel 4. Pengujian metode k = 5 Penguji Benar  Salah  Total Benar (%) Salah (%) 1 14 2 16 87.50% 12.50% 2 16 0 16 100% 0.00% 3 15 1 16 93.75% 6.25% 4 14 2 16 87.50% 12.50% 5 15 1 16 93.75% 6.25% Total 74 6 80 Akurasi 92.5% 7.5%
Berdasarkan Tabel 4 diatas terdapat 5 pengguna yang  telah  diuji.  Nilai  akurasi  tertinggi  terletak  pada penguji  2  yaitu  100%  dapat  terklasifikasi  sesuai dengan  label  yang  diharapkan.  Sedangkan  untuk akurasi  terendah,  terdapat  dua  orang  penguji  1  dan penguji  4  yang  masing-masing  memiliki  akurasi 87.50%.  Didapatkan  akurasi  secara  menyeluruh dengan variabel k = 5 yaitu sebesar 92.5%.

## Tabel 5. Pengujian metode k = 7
Penguji Benar  Salah  Total Benar (%) Salah (%) 1 14 2 16 87.50% 12.50% 2 15 1 16 93.75% 6.25% 3 15 1 16 93.75% 6.25% 4 14 2 16 87.50% 12.50% 5 16 0 16 100% 0.00% Total 74 6 80 Akurasi 92.5% 7.5%
Untuk  Tabel  5  diatas  nilai  akurasi  tertinggi terletak pada penguji 1 yaitu 100% dapat terklasifikasi sesuai  dengan  label  yang  diharapkan.  Sedangkan untuk  akurasi  terendah,  terdapat  dua  penguji  yaitu  1 dan 4 yang masing-masing memiliki akurasi 87.50%. Didapatkan  akurasi  secara  menyeluruh  dengan variabel k = 7 yaitu sebesar 92.5%.

## Tabel 6. Pengujian metode k = 10
Penguji Benar Salah  Total Benar (%) Salah (%) 1 11 5 16 68.75% 31.25% 2 15 1 16 93.75% 6.25% 3 15 1 16 93.75% 6.25% 4 14 2 16 87.50% 12.50% 5 15 1 16 93.75% 6.25% Total 70 10 80 Akurasi 87.5% 12.5%
Untuk  Tabel  6  diatas  terdapat  3  penguji  yang memiliki  nilai  akurasi  tertinggi  yaitu  terletak  pada penguji  5,  3,  dan  2  yang  menghasilkan  persentase sebesar 93.75%. Sedangkan untuk persentase terendah terletak  pada  posisi  penguji  1  dengan  persentase sebebsar 68.75%. Sehingga akurasi secara menyeluruh dengan variabel k = 10 yaitu sebesar 87.5%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  implementasi  dan  pengujian dari  pengenalan  ekspresi  mikro  wajah  dengan
ekstraksi  fitur  pada  komponen  wajah  menggunakan metode local  binary  pattern  histogram, dapat  ditarik kesimpulan Pengambilan citra yang ideal yaitu dengan jarak 25 – 75 cm, dengan nilai lux 35 – 2530 dengan parameter dari K-NN yaitu k = 5 menghasilkan akurasi 92.50%, k = 7 menghasilkan akurasi sebesar 92.50%, sedangkan untuk k = 10 menghasilkan akurasi sebesar 87.50%. Pada pengembangan kedepannya diharapkan agar  klasifikasi  lebih  meningkat  lagi  dengan menggunakan  lebih  banyak  dataset  untuk  proses training data  serta  melakukan  uji  perbandingan ekstraksi fitur.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sigit,  R.,  Pramadihanto,  D.,  &  Sulaiman,  R. 2005. Sistem Pengenalan Ekspresi Wajah Secara Real Time. Seminar, 2005(Snati), 27–30 .
[2] Duan, X., Dai, Q., Wang, X., Wang, Y., dan Hua, Z.  (2016).  Recognizing  Spontaneous  Micro- Expression  from  Eye  Region.  Neurocomputing, 217, 27–36 .
[3] Husdi,  H  2016.  Pengenalan  Ekspresi  Wajah Pengguna  Elearning  Menggunakan  Artificial Neural  Network  Dengan  Fitur  Ekstraksi  Local Binary  Pattern  Dan  Gray  Level  Co-Occurrence Matrix. ILKOM Jurnal Ilmiah, 8(3), 212–219 .
[4] Priska Choirina & Ulla Delfana Rosiani (2020). Pendeteksian Dan Pelacakan Lokasi Wajah Pada Tahap  Pra-Pemrosesan  Pengenalan  Ekspresi Mikro  Menggunakan  Metode  Kanade-Lucas- Tomasi  (Klt).  Jurnal  Informatika  Polinema, Volume 7, Edisi 1, November 2020 .
[5] Wijaya,  S.  A.  (n.d.)  Perbandingan  Metode Pengenalan  Wajah  Secara  Real-Time  Pada Perangkat Bergerak Berbasis Android. 1–6 .
[6] Geng Niu, Ququ Chen (2018). Learning an Video Frame-based face detection  system  for security. J. Vis. Commun. Image R.
[7] Ququ  Chen,  Lei  Sang  (2018).  Face-Mask Recognition  for  Fraud  Prevention  Using Gaussian  Mixture  Model.  J.  Vis.  Commun. Image R.
[8] Doni  Satria,  Mushthofa.  (2013).  Perbandingan Metode Ekstraksi Ciri Histogram Dan Pca Untuk Mendeteksi Stoma Pada Citra Penampang Daun Freycinetia.  Jurnal  Ilmu  Komputer  Agri- Informatika. 2089-6026.
[9] Abdur  Rahim,  Md.  Shafiul  Azam,  Nazmul Hossain  dan  Md.  Rashedul  Islam  2019.  Face Recognition  Using  Local  Binary  PATTERNS  ( LBP  ).  Global  Journals  Inc.  (USA)  2013  0975- 4172
[10] Pratama,  W.  A.,  Alim,  Y.,  Ro,  M.,  Saf,  A., Informasi, J. S., & Riau, P. C. (2016). Penerapan Algoritma K Nearest Neighbor Untuk
Perancangan  Sistem  Deteksi  Micro-Expressions Dengan Menggunakan Intel
Realsense.
Pekanbaru: : 2339 – 20