OPEN ACCESS J. O F INISTA, V OL . 2, N O . 2, PP .020-032, MAY 2020 ISSN : 2622-8106 (ONLINE)
DOI: 10.20895/INISTA.V2I2
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications
Perancangan Sistem Pengenalan Wajah Secara Real-Time pada CCTV dengan Metode Eigenface
Ardi Jamhari #1 , Fahrudin Mukti Wibowo *2 , Wahyu Andi Saputra #3
Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
Jln. D.I Panjaitan No 128, Purwokerto, Jawa Tengah, Indonesia
1 15102050@st3telkom.ac.id
2 fahrudin@ittelkom-pwt.ac.id
3 andi@ittelkom-pwt.ac.id
Accepted on 19-05-2020

## Abstrak
Perkembangan  zaman  serta  rasa  ingin  tahu  pada  suatu  kondisi  menjadi  alasan  bagi  orang  untuk  terus mengembangkan  sistem  keamanan  pada  rumah,  salah  satunya  adalah  dengan  CCTV.  Pada  dasarnya  sistem keamanan CCTV hanya berfungsi sebagai alat perekam tempat kejadian saja. Maka dari itu, tingkat keamanan dari CCTV masih rendah. Untuk itu diperlukan suatu sistem yang bisa menjadi solusi keamanan tersebut. Sistem dapat mendeteksi objek berupa wajah sebagai input citra. Untuk memasukan objek citra ke dalam sistem, sistem membutuhkan kamera. Objek yang terdeteksi oleh kamera, akan melakukan pencocokan wajah dengan gambar wajah yang terdapat pada class dataset . Sistem merupakan penerapan Computer Vision dalam sistem keamanan. Memori otak akan memberikan sebuah gambaran wajah yang pernah kita kenal sebelumnya. Analogi tersebut bisa  diumpamakan  sebagai  sebuah  mesin  atau  perangkat  yang  memiliki  kemampuan  sama  seperti  manusia untuk mengenal individu melalui citra wajah. Melalui penelitian ini akan dilakukan perbandingan pengenalan citra wajah dengan algoritma eigenface menggunakan ekstraksi fitur, PCA dan LDA yang diimplementasikan pada platform komputer secara real-time . Library yang digunakan dalam Eigenface adalah OpenCV . Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui metode mana yang memilki tingkat akurasi yang tinggi dalam melakukan pengenalan citra wajah dengan mambandingkan diantara kedua metode yang digunakan. Masalah yang dihadapi penulis ketika melakukan uji akurasi adalah tingkat  cahaya yang berbeda antara dataset dan subjek uji coba, serta  perubahan  atribut  seperti  rambut  dan  janggut  dapat  mempengaruhi  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan. Berdasarkan hasil pengujian diketahui bahwa akurasi yang dihasilkan eigenface PCA lebih baik dari eigenface LDA. Akurasi terbaik pada eigenface diperoleh dengan kombinasi PCA sebesar 98,06%.
Keywords: C omputer Vision, E kstraksi Fitur Eigenface, Face Detection, Linear Discriminant Analysis, Principle Component Analysis

## I. P ENDAHULUAN
B iometrik  merupakan karakter-karakter manusia yang dapat  digunakan untuk  membedakan antara orang  yang  satu  dengan  yang  lainnya.  Dengan  memanfaatkan  karakter  /  organ  tubuh  yang  ada  pada  setiap manusia untuk  mengidentifikasi, misalnya wajah[1]. Selain itu terdapat  karakteristik biometrik  lainnya yaitu ucapan, sidik jari, dan retina.
Terdapat  beberapa  peneliti  yang  mengembangkan  ilmu  biometrik  menjadi  beragam  metode  untuk pengenalan wajah. Salah satu  metode dalam pengenalan wajah dalam penelitian ini yaitu metode eigenface. Eigenface  merupakan  kumpulan  dari  eigenvector  yang  digunakan  untuk  masalah  computer  vision  pada pengenalan wajah manusia.  Eigenface dengan mencari nilai Eigen citra dan lain sebagainya. Dalam mendukung metode eigenface salah satunya dapat dilakukan ekstraksi ciri, ekstraksi ciri pun mempunyai metode – metode diantaranya metode PCA (Principle Component Analysis ), SPCA ( Simple Principle Component Analysis ), LDA (Linear  Discriminant  Analysis )  dan  lainnya.[2]    Adapun  kelebihan  LDA  yaitu  meminimumkan matrix covariance didalam obyek dan memaksimalkan matrix covariance antar obyek, tetapi metode LDA memiliki kekurangan yaitu metode LDA harus dikombinasikan dengan metode lain agar memberikan hasil yang lebih baik  bila  dibandingkan  dengan  penggunaan  LDA  saja.  Metode  ekstraksi  fitur  lainnya  yaitu  SPCA  dimana kelebihan dari SPCA yaitu dapat melakukan penajaman citra pada proses pengenalan/identifikasi, tetapi SPCA harus dikombinasikan dengan metode euclidean agar dapat memberikan hasil yang maksimal.
Dalam kasus ini, metode pembanding yang digunakan yaitu LDA dan PCA. Dimana sistem pengenalan wajah eigenface dengan  metode  PCA,  sistem  mereduksi  citra  menjadi  vektor  ciri.  Hal  itu  merupakan  suatu kelebihan  karena  reduksi  dimensi  dapat  dengan  sendirinya  melakukan  transformasi  linier  dari  suatu  ruang berdimensi tinggi ke dalam suatu ruang yang berdimensi lebih rendah. Dan untuk menentukan dimensi yang lebih rendah dengan tingkat error yang minimum bisa dilakukaan dengan memilih jumlah nilai eigen terbesar dari  ruang  yang  berdimensi  tinggi  tersebut.  Selain  kelebihan,  metode  ini  juga  memiliki  kekukarangan  yang dipengaruhi  oleh  perbedaan  pencahayaan  yang  didapat  antara  citra test dan  citra input .  Sehingga  komputasi yang dilakukannya pun akan menjadi lebih sedikit.
Ilmu biometrik mulai merambat pada perkembangan komputer, dimana ilmu tersebut terdapat pada suatu analisis citra  yang disebut dengan computer vision . Computer vision adalah suatu pembelajaran menganalisis gambar  dan  video  untuk  memperoleh  hasil  sebagaimana  yang  bisa  dilakukan  manusia. Computer  vision mencoba meniru cara kerja sistem visual manusia ( Human Vision )[3]. Manusia melihat objek dengan indera penglihaan (mata), lalu citra objek diteruskan ke otak untuk diinterpretasi sehingga manusia mengerti objek apa yang  tampak  dalam  pandangan  matanya.  Hasil  interpretasi  ini  mungkin  digunakan  untuk  pengambilan keputusan (misalnya menghindar kalau melihat mobil melaju di depan).
Sistem keamanan pada CCTV pada saat ini belum bisa menjamin keamanan rumah dengan maksimal, karena  CCTV  hanya  bersifat  merekam  tidak  menganalisis.  Hal  ini  menjadikan  CCTV  hanya  sebagai  alat perekam tempat kejadian saja. Dari permasalahan tersebut pada penelitian ini akan dibuat sistem pengenalan wajah  dengan  metode Eigenfaces untuk  keamanan  rumah.  Metode  ini  bekerja  dengan  cara  mendeteksi  ciri wajah  seseorang,  dan  apabila  wajah  seseorang  tersebut  tidak  ada  di  dalam  database,    maka  secara  otomatis sistem  akan  mengirim  notifikasi  berupa pop  up  notification yang  akan  muncul  di  layar  komputer. Sehingga pihak keamanan bisa mengetahui kondisi rumah jika ada penyusup yang terdeteksi di kamera. Pada saat proses pengambilan citra dari kamera berlangsung, ada beberapa hal yang harus diperhatikan, seperti  kondisi cahaya, variasi ekspresi, dan juga kualitas citra.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Pada  penelitian  terdahulu,  metode  ( Face  Recognition )  seperti  Metode Eigenface ,  Metode Principal Component  Analysis (PCA), dan Metode Local  Binary Pattern Histogram (LBPH) telah banyak di  gunakan untuk  mengembangkan  aplikasi  keamanan  biometrik  diberbagai  sektor.  Salah  satu  sektor  pengembangan
aplikasi keamanan biometrik adalah pada sistem keamanan gedung dan rumah. Dalam penelitian ini, penulis berfokus kepada sistem keamanan rumah.
Derian  dkk  [1]  melakukan  penelitian  untuk  meningkatkan  akurasi  pengenalan  wajah eigenface pada sistem  untuk  membuka  pintu.  Sistem  dirancang  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman python dengan menggunakan Raspberry Pi, hal ini dirancang agar sistem bisa mencari sendiri posisi dari wajah di dalam sebuah citra. Hasil dari penelitian mengatakan pengenalan wajah berhasil, dan sistem akan mengirimkan sinyal berupa pulse kepada servo agar servo dapat berputar untuk membuka kunci.
Bagas dkk [2] melakukan penelitian pada CCTV gedung dan mengimplementasikan metode Eigenface dengan mengubah sudut kamera untuk mendapatkan tingkat akurasi yang optimal dalam pendeteksian wajah. Metode eigenface dalam penelitian tersebut, digunakan untuk proses mencocokkan objek wajah yang terdeteksi dengan wajah yang terdapat pada database . Hasil dari penelitian tersebut didapatkan bahwa Jarak optimal antara wajah dengan perangkat tidak lebih dari satu meter, untuk mendapatkan hasil yang baik.
Aris dkk [3] melakukan penelitian pada 6 jenis foto wajah yang berbeda dan dilakukan konversi citra dari format RGB menjadi grayscale . PCA digunakan sebagai pencari eigenface yang merupakan kumpulan dari vector eigen .  PCA  melakukan  perhitungan  matriks  kovarian  dari  kumpulan  citra  wajah  latih.  Hasil  dari penelitian tersebut adalah Pengenalan citra wajah dengan menggunakan metode PCA cukup berhasil. Sekitar 24 dari 30 data uji wajah berhasil dikenali dan sisanya 6 data wajah tidak dapat dikenali.
Tri dkk  [4] melakukan penelitian dengan Menggabungkan dua metode Eigenface dan Jaringan syaraf Tiruan  (JST)  untuk  mendapatkan  akurasi  pengenalan  wajah  yang  maksimal. Eigenface digunakan  untuk mereduksi dimensi ektor wajah menjadi ektor yang lebih sederhana ( eigen vector ). Hasil dari penggabungan metode eigenface dan  JST  dalam  sistem  pengenalan  wajah  memberikan  hasil  yang  baik  dengan  tingkat pengenalan rata-rata 84,6 %.
Okkita  dkk  [5]  melakukan  penelitian  mengembangkan  perangkat  lunak  berupa  aplikasi monitoring menggunakan CCTV untuk perangkat mobile berbasis Android. Penerapan ke perangkat mobile bertujuan untuk memudahkan untuk dibawa dan mengawasi dari jarak jauh. Hasil dari penelitian tersebut adalah Perancangan aplikasi mobile monitoring  kamera  CCTV  untuk  perangkat Mobile berbasis  Android  ini  dapat  membantu pengguna untuk melakukan pengawasan atau monitoring dari jarak jauh.
Dodit  dkk  [6]  melakukan pengujian dengan metode eigenface PCA dan Adaboost pada sample wajah dengan beberapa jenis pengujian antara lain berdasarkan posisi, pencahayaan, jarak kamera, dan berdasarkan atribut berbeda (kumis, kacamata, model rambut dan jenggot). Penggunaan metode tersebut untuk pengenalan wajah pada kondisi real time dengan perbedaan jarak. Hasil dari penelitian tersebut diperoleh rata-rata tingkat keberhasilan pengenalan wajah dengan metode Adaboost dan Eigenfaces PCA mencapai 80% pada berbagai kondisi berbeda (jarak objek dengan sensor, pencahayaan, posisi, atribut, dan mimik muka).
Eri  dkk  [7]  penulis melakukan penelitian sistem pengenalan wajah dengan metode eigenface , dengan syarat obyek yang sama dengan perbedaan ekspresi dan pencahayaan harus dapat dikenali sebagai satu obyek yang  sama.  Hasil  dari  penelitian  tersebut  didapat  Persentase  keberhasilan  pengenalan  wajah  objek  citra berdasarkan ekspresi dari aplikasi yang dibuat adalah 86,67 persen. Keberhasilan sistem ini dalam mengenali wajah adalah 80 persen.
Harris dkk [8] melakukan perbandingan akurasi pengenalan wajah antara metode LBPH dan eigenface dalam mengenali tiga wajah sekaligus secara real-time. Hasil dari penelitian tersebut adalah metode LBPH lebih baik dalam  mengenali  3  wajah  sekaligus  secara real  time dibanding  dengan  metode Eigenface .  Rata-rata  akurasi pada pengujian pertama LBPH : 95.42%, Eigenface : 57.50%. Pengujian kedua LBPH : 97.09%, Eigenface : 72.50%.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Tahapan  yang  akan  dilakukan  oleh  peneliti  dalam  penelitian  yang  berjudul  “Perancangan  Sistem Pengenalan Wajah Secara Real-Time pada CCTV dengan Metode Eigenface ”, ditunjukkan pada gambar 3.1.
Gambar 3.1 Tahapan  penelitian

## 1. Studi Literatur
Suatu penelitian harus didasari landasan teori yang kuat terkait masalah yang diteliti, sehingga apa yang dilakukan  dapat  dipertanggung  jawabkan.  Studi  literatur  digunakan  sebagai  landasan  teori  penelitian  yang diperoleh dari buku referensi, jurnal, website , penelitian terdahulu, dan lain – lain.

## 2. Perancangan model sistem
UML  ataua Unified  Modeling  Language yaitu  suatu  metode  permodelan  secara  visual  untuk  sarana perancangan system berorientasi objek, atau definisi UML yaitu suatu bahasa yang sudah menjadi standar pada visualisasi,  perancangan  dan  juga  pendokumentasian  sistem software .  Saat  ini  UML  sudah  menjadi  bahasa standar  dalam  penulisan blue  print  software. Dalam  melakukan  perancangan  model  sistem,  penulis menggunakan UML serta prototype UI ( User Interface ) sebagai perancangan suatu sistem alur kerja sistem.

## 3. Pengumpulan data
Data yang dikumpulkan merupakan foto-foto wajah yang didapatkan dari wajah teman sekitar. Foto yang diambil memiliki ketentuan tertentu seperti wajah harus jelas terlihat, kualitas cahaya yang baik, dan berkualitas tinggi.  Data  tersebut  akan  dijadikan  sebagai  data training dan  testing.  Pengambilan  data  menggunakan  fitur yang sudah dimodelkan di sistem, dan subjek hanya harus menghadapkan wajah ke kamera, dan sistem akan otomatis mendeteksi wajah dan mengambil gambar sesuai dengan jumlah dataset yang diperlukan.

## 4. Preprocessing
Tujuan  dari preprocessing adalah  agar  dataset  diolah  sehingga  menghasilkan  data  yang  sesuai  dengan kebutuhan  sistem.  Pada  tahap preprocessing terdapat  4  langkah  yaitu  konversi  citra  rgb  menjadi grayscale , histogram equalization , reduksi noise pada citra, dan merubah citra 2D menjadi citra vector 1D.
5. Ekstraksi Fitur
Tujuan dari ekstraksi fitur adalah mencari informasi-informasi yang merupakan ciri khusus dari setiap citra wajah.  Pengambilan  ciri  pada  database training melalui  tahap  penghitungan  nilai eigenface dan  PCA, sedangkan pengambilan ciri pada database test hanya melalui tahap penghitungan Evaluasi dan Pengujian
6. Pengujian dan Ealuasi
Tahapan pengujian dilakukan secara terstruktur, dari pengambilan sampel wajah, perhitungan vektor eigen , dan  hasil  akurasi.  Pengujian  dilakukan  untuk  memperoleh  hasil.  Untuk  perhitungan  tingkat  akurasi    akan digunakan proses perhitungan Accuracy , Precision dan Recall .
Confusion  matrix merupakan  sebuah  metode  yang  biasa  digunakan  untuk  melakukan  pengukuran  pada suatu classifier dalam melakukan prediksi dari kelas yang berbeda. Selain accuracy confusion matrix juga dapat menilai recall dan precision .
Model confussion matrix pada penelitian ini akan memiliki 4 nilai atau matrik (2x2). Berikut merupakan tabel 3.1 confusion matrix :
T ABEL 3.1 T ABEL C ONFUSSION M ATRIX Confussion Matrix Nilai Sebenarnya True
False Nilai Prediksi
True TP
(True  Positive) Correct Result FP (False Positie) Unexpected result False FN (False Negative) Missing Result TN (True Negative) Corect  absence  of result
Precision didefinisikan sebagai  rasio item relevan yang dipilih terhadap semua item  yang terpilih. Precision merupakan  probabilitas  bahwa  sebuah  item  yang  dipilih  adalah  relevan.[9]  Secara  umum  precision  adalah tingkat  ketepatan antara informasi  yang diminta oleh pengguna dengan jawaban yang diberikan oleh sistem. Perhitungan precision dapat dilihat pada formula (3-1)
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (3-1)
dengan True Positive = Jumlah banyaknya prediksi  wajah yg benar  dan False Positive = Jumlah banyaknya hasil prediksi wajah yang tidak terduga.
Sedangkan recall didefinisikan sebagai rasio dari item relevan yang dipilih terhadap total jumlah item relevan yang tersedia.[9] Perhitungan recall pada dasarnya merupakan perhitungan tingkat keberhasilan sistem dalam menemukan kembali sebuah informasi. Rumus perhitungan recall dapat dilihat pada formula (3-2)
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 (3-2)
dengan False Negative = Hasil yang tidak sesuai.
Accuracy didefinisikan  sebagai  tingkat  kedekatan  antara  nilai  prediksi  dengan  nilai  aktual.  Proses perhitungan accuracy dapat dilihat pada formula (3-3)
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (3-2)
dengan True Negative = Jumlah dataset yang ada di dalam sistem.
Evaluasi dilakukan pada sistem pengenalan wajah setelah dilakukan pengujian untuk mengetahui tingkat akurasi. Pada tahap ini, peneliti melakukan analisis dan mengolah data yang telah dikumpulkan dengan metode yang terkait. Hal tersebut dilakukan untuk perbaikan sistem yang dibangun.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dalam pengujian menggunakan klasifikasi Multi-layer Perceptron. Pengujian dilakukan sebanyak 2x per orang dengan interval waktu antara 1 hingga 3 menit tiap uji coba. Hasil uji coba dapat dilihat pada tabel 4.3 dan 4.4. Hasil pengujian Eigenface PCA dapat dilihat pada tabel 4.8
T ABEL 4.1 H ASIL PENGUJIAN PCA SAMPEL TANPA EKSPRESI PCA Wajah Datar No Sampel Orang 1 Waktu (menit) 2 Waktu (menit) 1  Ardi TRUE 2 TRUE 1 2  Reyhan TRUE 2 TRUE 1 3  Cahyo TRUE 1  FALSE 2 4  Iman TRUE 3 TRUE 2 5  Muti TRUE 1 TRUE 1 6  Nova TRUE 1 TRUE 1 7  Sean TRUE 2 TRUE 2 8  Wahyu FALSE 2  FALSE 3 9  Welly TRUE 1 TRUE 2
Uji coba pada kondisi wajah datar menghasilkan nilai yang sangat tinggi. Dari 2 kali pengujian dan 18 kali pengambilan gambar, hanya 3 proses pengenalan wajah yang gagal atau menghasilkan prediksi yang tidak sesuai.  Berikut  hasil  pengambilan  gambar  dengan  hasil  yang  benar  pada  gambar  4.16  dan  yang  gagal  pada gambar  4.17.  pada  gambar  4.16  sistem  berhasil  mengenali  subjek  bernama  Ardi  dengan  benar.  Sedangkan subjek bernama Wahyu, gagal dikenali oleh sistem. Kegagalan terjadi karena kondisi cahaya yang agak redup, dan dataset subjek tidak ada variasi ketika berada di cahaya yang redup.
Gambar 4.1 Hasil uji coba PCA berhasil pada wajah datar
Gambar 4.2 Hasil uji coba PCA gagal pada wajah datar
T ABEL 4.2 H ASIL PENGUJIAN PCA SAMPEL E KSPRESI SENYUM PCA Wajah Ekspresi Senyum
No Sampel Orang 1 Waktu (menit) 2 Waktu (menit) 1  Ardi TRUE 2  FALSE 1 2  Reyhan FALSE 2  FALSE 1 3  Cahyo FALSE 1  FALSE 1 4  Iman FALSE 3  FALSE 2 5  Muti TRUE 2 TRUE 1 6  Nova TRUE 3  FALSE 2 7  Sean TRUE 2 TRUE 1 8  Wahyu TRUE 2 TRUE 3 9  Welly FALSE 2  FALSE 1
Uji  coba  pada  wajah  ekspresi  senyum  menghasilkan  nilai  yang  kurang  memuaskan.  Hal  ini dikarenakan kurangnya variasi dataset pada setiap kelas, membuat sistem sering mengalami kesalahan dan miss pada proses pengenalan wajah. Berikut hasil pengambilan gambar dengan hasil yang benar pada gambar 4.18 dan yang gagal pada gambar 4.19.
Gambar 4.3 Hasil uji coba PCA berhasil pada wajah senyum
Gambar 4.4 Hasil uji coba PCA gagal pada wajah senyum
Langkah  selanjutnya,  melakukan  pengujian  dengan  model  LDA.  Pengujian  akurasi  model  LDA, dilakukan untuk mendapatkan akurasi terbaik. Dalam pengujian tersebut menggunakan klasifikasi Multi-layer Perceptron dapat dilihat pada tabel 4.5
T ABEL 4.3 H ASIL PENGUJIAN LDA SAMPEL TANPA EKSPRESI LDA Wajah Datar No Sampel Orang 1 Waktu (menit) 2 Waktu (menit) 1  Ardi TRUE 2  FALSE 3 2  Reyhan FALSE 3  FALSE 2 3  Cahyo TRUE 1 TRUE 2 4  Iman TRUE 2 TRUE 3 5  Muti TRUE 1 TRUE 1 6  Nova FALSE 2  FALSE 3 7  Sean TRUE 3 TRUE 2 8  Wahyu FALSE 2  FALSE 3 9  Welly TRUE 1 TRUE 1
Pada pengujian dengan ekstraksi fitur LDA, hasil pengenalan yang dihasilkan pada pengujian wajah datar  dan  wajah  senyum  menghasilkan  perbandingan  yang  tidak  signifikan,  dengan jumlah  kesalah  prediksi yang tidak berbeda jauh. Namun, LDA sering melakukan kesalahan dalam mengenali wajah pada subjek yang telah  merubah  atribut  pada  wajah,  seperti  memakai  kacamata,  dan  mengubah  gaya  rambut  menjadi  lebih pendek. Seperti hasil pengenalan pada gambar 4.21 subjek mencukur rambut hingga berbeda dengan yang ada di dataset. mengakibatkan sistem melakukan kesalahan ketika melakukan pengenalan wajah.
Gambar 4.5 Hasil uji coba LDA berhasil pada wajah datar
Gambar 4.6 hasil uji coba LDA gagal pada wajah datar
T ABEL 4.4 H ASIL PENGUJIAN LDA SAMPEL E KSPRESI SENYUM LDA Wajah Ekspresi Senyum
No Sampel Orang 1 Waktu (menit) 2 Waktu (menit) 1  Ardi TRUE 2 TRUE 3 2  Reyhan FALSE 2 FALSE 2 3  Cahyo TRUE 1 FALSE 2 4  Iman TRUE 1 FALSE 2 5  Muti TRUE 1 TRUE 1 6  Nova TRUE 2 TRUE 2 7  Sean TRUE 2 TRUE 2 8  Wahyu FALSE 3 FALSE 3 9  Welly FALSE 2 FALSE 2
Pada pengujian pada wajah senyum, sistem sering mengalami kesulitan dalam mengenali wajah ketika subjek mencoba mempertahankan eksoresi wajah senyum. Hasil prediksi gagal dapat dilihat pada gambar 4.22.
Gambar 4.7 Hasil uji coba LDA gagal pada wajah senyum
Gambar 4.8 Hasil uji coba LDA berhasil pada wajah senyum
T ABEL 4.5 H ASIL PERHITUNGAN AKURASI
Dari hasil pengujian antara ekstraksi fitur PCA dan LDA, berdasarkan perhitungan akurasi pada tabel 4.8 tingkat akurasi yang dihasilkan oleh ekstraksi fitur PCA lebih tinggi daripada LDA. Namun, meskipun hasil akurasi tidak signifikan, hasil pengenalan wajah yang diberikan masing-masing ekstraksi fitur berbeda. Seperti pada sampel subjek bernama Noa, hasil pengenalan wajah datar terdeteksi dengan baik di ekstraksi fitur PCA. Tetapi  tidak  dikenali  dengan  baik  pada  ekstraksi  fitur  LDA  dikarenakan  subjek  mengubah  gaya  potongan rambutnya. Hasil tersebut menjadikan PCA lebih baik dalam mengenali wajah secara real-time daripada LDA.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, dari 9 sampel orang yang diujikan, didapatkan bahwa algoritma Eigenface dengan  ekstraksi  fitur  PCA  memiliki  Akurasi  98,06%,  sedangkan Eigenface dengan ekstraksi fitur LDA memiliki akurasi 97,73%. Hal ini terjadi karena PCA dapat mereduksi dimensi citra hingga ke  dalam  lebih  sederhana  dibandingkan  LDA,  membuat  PCA  memiliki  keunggulan  pada  proses  kecepatan mengambil  keputusan  untuk  mengenali  wajah  di  kondisi real  time .  Berdasarkan  hasil  akurasi  tiap  ekstraksi fitur,  dapat  disimpulkan  bahwa  PCA  memiliki  akurasi  lebih  baik  dalam  mengenali  wajah  secara real-time daripada  LDA.    Dari  hasil  tersebut,  sistem  keamanan  CCTV  dapat  di-optimalkan  dengan  adanya  sistem pengenalan wajah eigenface PCA.

## U CAPAN T ERIMAKASIH
Terima kasih sebesar-besarnya untuk bapak Fahrudin Mukti Wibowo, S.Kom., M.Eng. selaku dosen pembimbing 1 dan bapak Wahyu Andi Saputra, S.Pd., M.Eng. selaku dosen pembimbing 2 yang telah membimbing pada penelitian ini.
Ekstraksi Fitur  PCA LDA Precision 82,14%  77,78% Recall 63,89%  58,33% Accuracy 98,06%  97,73%

## D AFTAR P USTAKA
[1] H. Kurniawan And T. Hidayat, “Perancangan Program Pengenalan Wajah Menggunakan Fungsi Jarak Metode Euclidean Pada Matlab,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. 2008 (Snati 2008) , Vol. 1907–5022, No. Snati, Pp. 15–18, 2008.
[2] T. Mulyono, K. Adi, And R. Gernowo, “Sistem Pengenalan Wajah Dengan Metode Eigenface Dan Jaringan Syaraf Tiruan ( Jst ),” J. Sains, Fak. Sains Dan Mat. , Vol. 15, No. 1, Pp. 15–20, 2012.
[3] K. D. Irianto, “Pendeteksi Gerak Berbasis Kamera Menggunakan Opencv Pada Ruangan,” J. Komuniti , Vol. 2, No. 1, Pp. 52–59, 2010.
[4] D.  I.  Bramantio,  E.  Susanto,  And  R.  Nugraha,  “Perancangan  Dan  Implementasi  Keamanan  Pintu  Berbasis  Design  And Implementation Security Door With Face,” E-Proceeding Eng. , Vol. 3, No. 1, Pp. 79–83, 2016.
[5] B. Wara, R. Ramadhan, A. N. Jati, And U. A. Ahmad, “Implementasi Eigenface Untuk Pengenalan Wajah Pada Building Security System Berbasis Embedded Implementation Of Eigenface For Face Recognition,” E-Proceeding Eng. , Vol. 3, No. 1, Pp. 764– 770, 2016.
[6] A. B. S And H. Maulana, “Pengenalan Citra Wajah Sebagai Identifier Menggunakan Metode Principal Component Analysis ( Pca ),” J. Tek. Inform. , Vol. 9, No. 2, Pp. 166–175, 2016.
[7] O. Rizan And Hamidah, “Rancangan Aplikasi Monitoring Kamera Cctv Untuk Perangkat Mobile Berbasis Android,” Ti Atma Luhur  J. Teknol. Inform. Dan Komput. , Vol. 3, No. 1, Pp. 45–51, 2016.
[8] P. B. S. Dodit Suprianto, Rini Nur Hasanah And Abstrak, “Sistem Pengenalan Wajah Secara Real-Time Adaboost, Eigenface Pca & Mysql,” J. Eeccis , Vol. 7, No. 2, Pp. 179–184, 2013.
[9] E.  Prasetyo  And  I.  Rahmatun,  “Face  Recognition  System  Design  With  Expression  Position  And  Variation  Method  Using Eigenface,” J. Univ. Gunadarma , No. January, 2016.