Penerapan Metode Eigenface dan Pemanfaatan Database Fg-Net untuk Mengetahui Usia Manusia Berdasarkan Wajah

## IRMA AMELIA D, YOULLIA INDRAWATY N, DIAN PURNOMO
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Bandung
Email: irma_amelia@itenas.ac.id

## ABSTRAK
Wajah  merupakan  salah  satu  ciri  pada  manusia  untuk  dapat  dibedakan  satu sama  lain.  Terdapat  beberapa  faktor  yang  mendasari  perbedaan  setiap  wajah manusia yaitu genetik, jenis kelamin, etnis dan usia. Seiring berjalannya waktu, wajah  manusia  mengalami  beberapa  perubahan  akibat  bertambahnya  usia. Perubahan yang sering kali terjadi seperti penambahan garis halus pada wajah atau terdapat perubahan kontur pada wajah, hal tersebut dapat dijadikan acuan untuk  mengidentifikasi  usia.  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  melakukan pendeteksian  usia  berdasarkan  wajah.  Metode  yang  digunakan  yaitu  Eigenface didasarkan  pada  metode  statistik  Principal  Component  Analysis  (PCA)  dengan menggunakan database fg-net yang berisi titik ciri dari citra wajah yang sudah diketahui  usianya.  Eigenvector  dari  Matriks  fitur  wajah  data  uji  dibandingkan dengan  eigenvector  matriks  dari  database  fg-net  citra  latih  untuk  menentukan kecocokan usia. Hasil pengujian usia berdasarkan citra wajah yang berasal dari 30 orang mencapai  tingkat akurasi sebesar 56,66%.
Kata Kunci: Eigenface, FG-Net, Usia, Deteksi Wajah

## ABSTRACT
The face is one of the human characteristics to distinguish one from another. There are several factors that underlie differences in each human face, namely genetic, gender, ethnicity, and age. Over time, the human face undergoing some changes due to aging. The changes often occur as the addition of fine lines on the  face  or  change  the  contours  of  the  face  can  be  used  as  a  reference  for identifying  the  age.  Therefore,  the  research  conducted  detection  of  face-based age. The method used is Eigenface, based on the Principal Component Analysis (PCA)  statistical  method  using  the  FG-net  database.  the  FG  database  contains images from users whose age is known. Eigenvector of the Matrix facial feature of the test data was compared with the Eigenvector matrix of the FG-net image training  database  to  determine  the  age  match.  The  test  results  of  the  age detection  system  based  on  facial  images  from  30  people  reached  an  accuracy level of 56.66%.

## Keywords : Eigenface, FG-Net, Age, Face Detection
Penerapan Metode Eigenface dan Pemanfaatan Database Fg-Net untuk Mengetahui Usia Manusia Berdasarkan Wajah

## 1. PENDAHULUAN
Pengenalan  wajah  merupakan  ciri  unik  yang  dimiliki  oleh  manusia  yang  dapat  digunakan pada  sistem  pendeteksian  usia.  Pengenalan  wajah  dapat  difungsikan  pada  aplikasi pendekteksian  identitas  sesorang.  Dengan  berjalannya  waktu,  wajah  seseorang  akan mengalami perubahan. Perubahan yang terjadi pada wajah seseorang terutama disebabkan oleh  tiga  alasan  utama  yakni  usia,  jenis  kelamin  dan  kelompok  etnis.  Usia  tampaknya menjadi  penyebab  utama  dalam  perubahan  wajah  manusia,  pernyataan  ini  banyak diutarakan dalam berbagai penelitian ilmiah.
Dengan adanya keunikan pada wajah, maka wajah dapat diimplementasikan dalam bidang pendidikan  maupun  bidang  pekerjaan  yang  dapat  difungsikan  pada  aplikasi.  Sistem identifikasi  ciri pola  wajah  dua  proses yaitu proses  ekstraksi dengan eigenface dan proses klasifikasi  dengan database  fg-net.  Proses  pencocokan  menggunakan  eigenface  bertujuan untuk menghitung nilai matrik, nilai egen vektor, nilai eigenface, dan mendapatkan nilai pca. Proses  klasifikasi  menggunakan database  fg-net  yang  dimana  proses  klasifikasi menggunakan  algoritma euclidean  distance  dimana  hasil  dari  data  uji  dan  data  latih  yang baru diklasifikasikan berdasarkan citra wajah dari kategori jumlah objek. Dimana klasifikasi menggunakan  perhitungan  jarak  terdekat  antara  citra  latih  dan  citra  uji  digunakan perhitungan euclidean distance.
Sistem  ini  dibuat  dengan  data  masukan  berupa  citra  wajah  seseorang,  data  pengambilan citra  garis  telapak  tangan  dilakukan  dengan  posisi  tangan  dalam  kondisi  tegak  90 o ,  jarak pengambilan  data  latih  yaitu  50  cm  dari  kamera  dan  data  uji  yaitu  50cm  sehingga  dari kamera dan sistem akan menghasilkan identifikasi berupa identitas wajah sesorang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Aplikasi  identifikasi  citra  wajah  memiliki  dua  proses  untuk  melakukan  identifikasi  yaitu proses  ekstraksi  dan  proses  klasifikasi.  Hasil  akhir  sistem  identifikasi  diimplementasikan sebagai sistem berupa identitas wajah seseorang.
Proses ekstraksi dilakukan dengan menggunakan metode eigenface untuk menghitung nilai matrik,  matrik  kovarian,  eigen  vektor,  eigenface,  dan  nilai  PCA.  Ekstraksi eigenface menggunakan proses reduksi untuk mengetahui nilai matrik.  Semakin besar nilai pixel  uji yang didapat maka tingkat kecocokan semakin tinggi dengan pixel latih.
Eigenface  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  mengambil  ciri-ciri  penting  dari sekumpulan  citra  yang  mempunyai  pencahayaan  yang  merata  dengan  melakukan dekomposisi terhadap data citra wajah sehingga menghasilkan koefisien-koefisien yang tidak saling berkorelasi. Metode Eigenface didasarkan pada metode statistik Principal Component Analysis (PCA) yang digunakan untuk pencarian pola wajah.
Pendekatan  metode Eigenface  melibatkan  proses-proses  sebagai  berikut  pada  tahap inisialisasi :
1. Pengumpulan  sejumlah  citra  yang  digunakan  sebagai  citra  latih  menggunkan Persamaan (1)  [1].
M = (sum_baris_ke_i) / (jml_baris_ke_i)
(1)
Keterangan : M : Jumlah image
2. kemudian langkah berikutnya adalah melakukan pengurangan tiap nilai dalam matriks T dengan  nilai  rata-rata  dan  setelah  itu  dimasukkan  ke  dalam  matrik  A,  menggunakan Persamaan (2)
A = T – M (2) Keterangan :
A : adalah selisih matriks
T : Matrik
M : Nilai mean
3. Menentukan  nilai  matrik,  dengan  menghitung  matriks  kovarian  L  dengan  cara mengubah matriks menjadi matrik transposenya (T),  menggunakan Persamaan (3)
L = T x A (3) Keterangan : T : Matriks kovarian
A : selisih matriks
4. Menghitung vektor eigen, Persamaan (4) Eigenfaces= A x V (4)
Keterangan:
A: matriks
V : vektor iegen Nilai vektor eigen adalah nilai eliminasi dari kovarian matrik L
5. Menghitung nilai PCA pada citra data latih dengan menggunakan Persamaan (5) PCA_train = eigenfaces x A (5) 6. Nilai difference diperoleh setelah citra diketahui nilai rata-ratanya seperti pada langkah
1 menggunakan Persamaan (6)
Difference =  (sum_baris_ke_i) / (jml_baris_ke_i ) (6) 7. Menghitung  nilai  PCA  citra  uji  untuk  diproyeksikan  ke  fitur  ruang  wajah  pengguna menggunakan Persamaan (7) PCA_test = eigenfaces x diffrence (7)
Proses  klasifikasi  menggunakan  metode Euclidean  distance  yang  sebelumnya  menghitung rata-rata setiap nilai pixel kemudian dilakukan perhitungan jarak antara hasil ekstraksi dari PCA  data  uji  dengan  semua  data  latih.  Jarak  yang  telah  diperoleh  akan  diurutkan berdasarkan nilai jarak terdekat, untuk menentukan klasifikasi usia seseorang .
Salah satu pengukuran yang paling banyak digunakan untuk menghitung kedekatan jarak atau biasa disebut dengan euclidean distance. menggunakan Persamaan (8)  [2]
Penerapan Metode Eigenface dan Pemanfaatan Database Fg-Net untuk Mengetahui Usia Manusia Berdasarkan Wajah
(8)
Keterangan: PCA_test = nilai ciri citra uji PCA_train = nilai ciri citra data latih
Pada penelitian  ini mengunakan Database FG-NET  yang memuat titik-titik ciri penting dari pola bentuk wajah yang dapat digunakan untuk kebutuhan identifikasi wajah, salah satunya dapat  digunakan  untuk  menentukan  usia  seseorang. Database  ini  dikembangkan  dengan menentukan  titik-titik  ciri  penting  dari  wajah  dengan  menggunakan  sumber  panduan penentuan titik-titik ciri wajah dari FG-net (Face and Gesture Recognition Research Network) Aging Database.

## 3. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Untuk  menggambarkan  langkah-langkah  dan  urutan  prosedur  dari  aplikasi  Pengenalan wajah untuk menentukan usia secara umum maka dibuat sebuah model kerja sistem aplikasi secara umum seperti pada Gambar 1.
FG-NET Image Resize Grayscale Preprosesing Image Resize Grayscale Preprosesing Macthing Euclidean distance Kesimpulan Usia Data Latih Data Uji Ekstrasi Eigenface Deteksi Wajah Deteksi Wajah Ekstrasi Eigenface

## Gambar 1. Tahapan cara kerja sistem
Sistem  dibagi  menjadi  dua  tahap  proses  yaitu  proses  pendaftaran  dan  proses  klasifikasi. Pada proses pendaftaran dan klasifikasi memiliki tahapan yang sama dari tahap akuisisi citra sampai ektraksi ciri.
Akuisisi citra merupakan cara untuk mendapatkan karakteristik dari biometrika wajah. Citra masukan  yang  dapat diperoleh  dengan  dua  cara  yaitu menggunakan  perangkat  tambahan ( Webcam) atau mengambil citra pada direktori

## Gambar 2. Contoh citra wajah yang dapat diolah
Citra  latih  dan  uji  yang  digunakan  dilakukan  proses  resize  menjadi  168x168  piksel  agar memiliki ukuran citra yang sama seperti pada Gambar 3.

## Gambar 3. Contoh citra resize
Dalam penelitian ini, prapemrosesan terdiri dari konversi citra wajah berwarna(RGB) ke citra grayscale.  Citra  yang  dihasilkan  pada  tahap  akuisisi  citra  adalah  citra  berwarna  sehingga perlu dikonversi ke citra grayscale  [3] seperti pada Persamaan (9).
G = 0.2126* R + 0.7152 * G + 0.0722*B
(9)
Grayscale = (20*0,2126) + (26*0,7152) + (38*0,0722)
= 4,252 + 18,5952 + 2,7436
=25,5908
Berikutnya ciri dari citra wajah dihitung dengan mencari nilai mean matrik, matrik kovarian, eigen vektor, eigenface, dan nilai pca_test. Pertama adalah melakukan reduksi dimensi citra 2D pada data training menjadi citra 1D. Misalkan pada contoh Gambar. 5 nilai piksel pada koordinat  (0,0),  (0,1)  sampi  dengan  (3,2)  atau  dimulai  dari  posisi  ujung  kiri  atas  akan ditranlasika ke dimensi citra 1 D dengan posisi citra (0,0) berada di posisi koordinat (0) atau paling atas.
Gambar 4. Konversi Citra RGB ke Grayscale
Penerapan Metode Eigenface dan Pemanfaatan Database Fg-Net untuk Mengetahui Usia Manusia Berdasarkan Wajah

## Gambar 5. Reduksi dimensi citra

## 1. Menghitung nilai mean citra
Proses  menghitung  rata-rata  nilai  dari  matriks  citra  yang  telah  diubah  menjadi  1 dimensi  dengan  menggunakan  Persamaan  (1).  Berikut  ini  adalah  contoh  perhitungan mean citra dari citra yang telah diubah menjadi citra 1 dimensi seperti pada Tabel 1:

## Tabel 1. Contoh data citra 1D
Citra ke-1  Citra ke-2  Citra ke-3  Citra ke-4  Citra ke-5 225 192 1 84 228 212 222 8 73 208 223 225 73 58 221 225 221 7 74 226 113 178 77 72 139 171 220 60 64 174 217 217 7 71 120 125 130 58 74 136 185 191 55 71 179 115 140 8 85 136 70 80 63 80 93 120 123 100 73 109
M (citra-1) =
= = 166.75
Berikutnya  menghitung  selisih  nilai  piksel  pada  citra  yang  telah  diubah  menjadi  1  dimensi dengan nilai rata-rata citranya menggunakan Persamaan (2).
A = 225 – 166.75 = 58.25
Nilai A digunakan untuk mencari nilai matriks kovarian L menggunakan Persamaan (3): L = 225 X 58.25 = 13106.25
Nilai eigenface  pada  proses  ini  merupakan  nilai  ciri  citra  data  training.  Nilai  ini  dihitung menggunakan persamaan (4):
Eigenface = A x V = 58.25 x -6073.75 = -353795.937
Menghitung  nilai  PCA_ train  Setelah  nilai  eigenfaces  diperoleh,  kini  tugas  dari  PCA  untuk mereduksi  ciri  yang  masih  terdapat  pada  citra  data training.  Hasil  dari  reduksi  ini  yaitu berupa pengurangan dimensi data, jadi nilai yg diambil adalah nilai yang terkecil dari matriks A.  Berikut  ini  persamaan  yang  digunakan  untuk  mencari  nilai  PCA  citra  data training menggunakan persamaan (5):
PCA_ train = -353795.937 x -53.75 = 19016531.613 menghasilkan nilai difference  seperti pada langkah 1, menggunakan Persamaan (6): Difference =

## = 14036052.219
Menghitung  nilai  PCA_ test  citra  yang  diuji  ambil  nilai  terkecil  dari  nilai  eigenface  dengan menggunakan Persamaan (7):
PCA_test = -394498.125 x 14036052.219 =  -5537194528291 Nilai  yang  diambil  dari  PCA_ test  dan  PCA_train  adalah  nilai  yang  terkeil.  Pada  dasarnya pengukuran  jarak  digunakan  untuk  menghitung  perbedaan  antara  dua  vektor  citra  dalam ruang eigen, dengan menggunakan persamaan (8):
Euclidean distance = -5537194528291 – (-14036052.219) = -5537180492238.7

## Pengujian
Pengujian  aplikasi  pengenalan  wajah  untuk  mengetahui  usia  seseorang  dengan mengimplementasikan  algoritma Eigenface  dan  database  FG-NET  dilakukan  kepada  oleh developer  (uji  alpha)  dengan  uji  fungsi  (uji blackbox).  Jumlah  Sampel  yang  digunakan adalah  30 orang yang terdiri dari usia 18 tahun sampai dengan 24 tahun. Masing – masing sampel  diambil  citra  wajahnya  kemudian  dilakukan  pengujian  pencocokan  terhadap  data latih yang sudah disimpan didalam database.
Data  pada  tabel  1  merupakan  hasil  proses  data  pengujian  dengan  usia  24  tahun  dimana dilakukan 10x pengujian kecocokan.

## Tabel 1 Pengujian dengan usia 24 tahun
Usia Pengujian Usia yang terdeteksi Kesimpulan 24 Pengujian1 26 Salah Pengujian2 24 Benar Pengujian3 28 Salah Pengujian4 24 Benar Pengujian5 25 Salah Pengujian6 24 Benar Pengujian7 24 Benar Pengujian8 28 Salah Pengujian9 24 Benar Pengujian10 24 Benar
Hasil  akurasi  pada  pengujian  usia  24  tahun  didapatkan  persentase    sebesar  60%.  Berikut adalah perhitungannya:
x 100 = 60 %
Data pada Tabel 2 didapatkan hasil proses data pengujian dengan usia 23 tahun dilakukan 10x pengujian kecocokan.
Penerapan Metode Eigenface dan Pemanfaatan Database Fg-Net untuk Mengetahui Usia Manusia Berdasarkan Wajah

## Tabel 2 Hasil Pengujian dengan usia 23 tahun
Usia Pengujian Usia yang terdeteksi Kesimpulan 23 Pengujian1 23 Benar Pengujian2 24 Salah Pengujian3 23 Benar Pengujian4 23 Benar Pengujian5 25 Salah Pengujian6 23 Benar Pengujian7 24 Salah Pengujian8 28 Salah Pengujian9 23 Benar Pengujian10 24 Salah
Hasil akurasi pada pengujian dengan usia 23 tahun didapatkan persentase  sebesar 50%. Berikut adalah perhitungannya:
x 100 = 50 %
Data pada Tabel 3 didapatkan hasil proses data pengujian dengan usia 18 tahun samapi 24 tahun berikut  pengujian.

## Tabel 3 Hasil Pengujian tidak langsung
Nama Usia Usia yang terdeteksi Kesimp ulan Deva 18 22 Salah Susi 18 18 Benar Dewi 18 21 Salah Roni 18 18 Benar Evi 18 20 Salah Reni 19 19 Benar Agus 19 18 Salah Fendi 19 23 Salah Yani 19 19 Benar Rezaldy 19 19 Benar Maya 20 23 Salah Gladys 20 20 Benar Galih 20 19 Salah Eka 20 20 Benar Budi 20 23 Salah Yuda 21 21 Benar Yeni 21 24 Salah Winda 21 21 Benar Santi 21 19 Salah Bagas 21 21 Bemar Toni 22 20 Salah Putri 22 22 Benar
Febri 22 24 Salah Ahmad 22 21 Salah Adrian 22 22 Benar Yanti 23 23 Benar Rifki 23 26 Salah Joko 23 25 Salah Eka 23 23 Benar Arif 23 20 Salah Zul 24 26 Benar Sabar 24 26 Salah Dian 24 24 Benar Maya 24 22 Salah Feply 24 28 Salah
Penerapan Metode Eigenface dan Pemanfaatan Database Fg-Net untuk Mengetahui Usia Manusia Berdasarkan Wajah
Hasil akurasi pada pengujian 30 orang sample dengan usia 18 tahun sampai 24 tahun didapatkan persentase  sebesar 56.66%. Berikut adalah perhitungannya:
x 100 = 56.66 %

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem  yang  telah  dilakukan,  maka  didapatkan  kasimpulan bahwa sistem aplikasi  menentukan usia berdasarkan citra wajah dapat diimplementasikan dengan  metode Eigenface  dan  pemanfaatan  database  FG-NET.  Aplikasi  ini  mampu menentukan  hasil  usia  sesorang  dengan  mencocokanya  citra  wajah  yang  berada  dalam database FG-NET. Hasil dari pengujian langsung pada dengan usia 24 tahun yang dilakukan sebanyak 10 kali pengujian menghasilkan tingkat akurasi sistem adalah 60%, dan pengujian langsung  pada  usia  23  tahun  yang  dilakukan  sebanyak  10  kali  pengujian  menghasilkan tingkat akurasi sistem mencapai 50%. Hasil pengujian tidak langsung yang dilakukan pada 30  sample  dengan  usia  18  tahun  sampai  24  tahun  didapatkan  tingkat  akurasi  sistem mencapai 56.66%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  Dwisnanto  Putro,  Teguh  Bharata  Adji,  Bondhan  Winduratna,  2012.  Sistem  Deteksi Wajah dengan Menggunakan Metode Viola-Jones. Yogyakarta. Universitas Gajah Mada.
[2]  Fadlisyah,  S.Si.,  MT.,  2013.  Sistem  Pendektesian  Wajah  Pada  Video  Menggunakan Jaringan Adaptive Linear Neuron (ADALINE). Medan. Universitas Sumatra Utara.
[3]  Esty  Vidyaningrum,  Prihandoko,  2009.  Pembuatan  Aplikasi  Deteksi  Wajah  Pada  Citra Digital  Menggunakan  Metode Eigenface  Untuk  Berbagai  Pose  Wajah  Manusia.  Depok. Gunadarma University.
[4]  Setya Bayu, 2010. Akhmad Hendriawan, Ronny Susetyoko, Penerapan Face Recognition Dengan  Metode Eigenface  Dalam  Intelligent  Home  Security.  Surabaya.  Institut Teknologi Sepuluh Nopember(ITS).
[5]  Bruce  Bradtmiller,  Ph.D,  Martin  Friess,  Ph.D,  2004. A  Head-And-Face  Antropometric Survey Of U.S. Respirator Users. United States. Xenia Avenue.
[6]  Alfin sholeh, 2013. Pengembangan Sistem Pengenalan Wajah 2D Dengan Implementasi Algoritma Eigenface  Dan  Manhattan  Ditance.  Bandung  Universitas  Pendidikan Indonesia.
[7]  Nur Fitrianti Fahrudin, Muhammad Ichwan, Andriana, 2015. Pengenalan Wajah Dengan Ekstraksi Filter  Gabor  Dan  Metode  support  Vector  Machine  Untuk  Klasifikasi  Gender. Bandung. Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Industri Institut Teknologi Nasional.
[8]  Putra Darma, 2009, Sistem Biometrika Konsep Dasar, Teknis Analisis Citra, dan Tahapan Membangun Aplikasi Sistem Biometrika, Andi Yogyakarta.
[9]  Alfin Sholeh, 2013. Pengembangan Sistem Pengenalan Wajah 2D Dengan Implementasi Algoritma Eigenface Dan Manhattan Distance