## SIMULASI PENGENALAN WAJAH UNTUK MEMBUKA MINIATUR PINTU MENGGUNAKAN METODE LOCAL BINARY PATTERN (LBP) DAN
ARDUINO UNO
Nanda Arief Setiawan 1 , Huzeni 2 , Aswandi 3
Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi dan Komputer, Politeknik Negeri Lhokseumawe, Jalan Banda Aceh-Medan Km. 280,3 Buketrata, Lhokseumawe, 24301 PO.BOX 90 Telpon (0645) 42670, 42785 Fax 42785,
Indonesia
Email: nanda.arief10@yahoo.com, zaini_pnl@yahoo.co.id, aswandi.pnl.ac.id

## Abstrak
Keamanan  ruangan  yang  baik  sangat  diperlukan  untuk  menghindari  terjadinya  pembobolan  oleh  pihak  -  pihak  yang tidak  bertanggung  jawab.  Seiring  perkembangan  waktu  sistem  -  sistem  keamanan  yang  telah  ada  masih  memiliki beberapa  kelemahan,  oleh  karena  itu  diperlukan  sistem  keamanan  tambahan  yang  sulit  untuk  dimanipulasi.  Salah satunya  menggunakan  sistem  pengenalan  wajah.  Sistem  keamanan  ini  menggunakan  salah  satu  bagian  dari  tubuh manusia  yaitu  wajah  sebagai  bahan  penelitiannya,  karena  wajah  memiliki  perbedaan  khusus  dari  masing  -  masing individu sehingga kecil kemungkinan terjadinya pembobolan dari pihak - pihak yang tidak bertanggung jawab. Metode Local  Binary  Pattern  (LBP) merupakan  salah  satu  metode  pengenalan  wajah  yang  dapat  digunakan  sebagai  proses untuk  sistem  keamanan  dengan  menggunakan  pengenalan  wajah.  Proses Local  Binary  Pattern  (LBP) adalah membandingkan  nilai  piksel  tetangga  dengan  nilai  piksel  pusat  yang  disebut  sebagai threshold . Pada  penelitian  ini wajah yang di capture pada kamera akan di hitung nilai kesamaanya dengan gambar wajah yang telah di training dan di simpan ke dalam database . Hasil yang di dapat jika terdapat kesamaan yang mendekati maka sistem akan menunjukkan wajah  siapa  yang  memiliki  tingkat  kesamaan  yang  mendekati  dan  pintu  akan  terbuka  jika  sistem  mengenali  wajah tersebut.
Kata kunci : pengenalan wajah, Local Binary Pattern (LBP), pintu

## 1. Pendahuluan
Keamanan  ruangan  yang  baik  sangat  diperlukan untuk  menghindari  terjadinya  pembobolan  oleh  pihak  - pihak  yang  tidak  bertanggung  jawab.  Pada  saat  ini sudah banyak terdapat kunci - kunci untuk mengamankan  suatu  ruangan,  contohnya  adalah  kunci mekanik  yang  terpasang  pada  pintu,  namun  kunci mekanik  memiliki  sistem  yang  kurang  bagus  karena kunci mekanik dapat dicuri dan diduplikasi oleh pihak - pihak yang tidak bertanggung jawab.
Untuk  mengatasi  hal  tersebut,  sebagai  pengganti dari kunci mekanik yaitu menggunakan kunci elektronik, dengan  sistem  membuka  dan  menutupnya  kunci dikendalikan secara elektrik. Pada saat ini sudah banyak sistem  kunci  elektronik  yang  digunakan,  beberapa contohnya  akses  kunci  menggunakan  kata  sandi  dari keypad atau keyboard, akses menggunakan kartu Radio Frekuensi Identification (RFID) , menggunakan barcode , maupun akses menggunakan kata sandi yang ditransmisikan menggunakan gelombang infra merah.
Semua  sistem  di  atas  sudah  bagus,  hanya  saja masih terdapat celah - celah yang memungkinkan untuk terjadinya  pembobolan  dari  pihak  -  pihak  yang  tidak bertanggung  jawab.  Karena  itu  diperlukan  sistem
keamanan  tambahan  lainnya  yang  lebih  sulit  untuk dimanipulasi. Salah satu solusinya adalah menggunakan teknologi biometrik.
Teknologi  biometrik  merupakan  suatu  teknologi yang digunakan untuk menganalisa  ciri  - ciri fisik yang khas  dari  tubuh  manusia  sebagai  ukuran  yang  dapat membedakannya dengan orang lain, contohnya sidik jari, sidik  mata,  suara,  bibir,  gigi  ataupun  wajah.  Semua  hal tersebut  sudah  pasti  terdapat  perbedaan  pada  masing  - masing  manusia,  sehingga  kecil  kemungkinan  adanya manipulasi  dari  pihak  -  pihak  yang  tidak  bertanggung jawab.

## 2. Metode Penelitian
Operator  LBP  adalah  salah  satu  analisis  tekstur yang telah banyak digunakan dalam berbagai penerapan dan  aplikasi.  LBP  telah  terbukti  diskriminatif  dengan keuntungan  utamanya,  yaitu  variasi  untuk  perubahan tingkat  abu  -  abu  monoton  dan  efisiensi  komputasi, membuat  LBP  sangat  cocok  untuk  tugas  gambar menuntut  analisis.  Ide  untuk  menggunakan  LBP  untuk deskripsi  tekstur  didukung  oleh  komposisi  pola  mikro yang  dapat  dijelaskan  oleh  sebuah  operator. Local Binary  Pattern (LBP)  didefinisikan  sebagai  ukuran
tekstur gray-scale ,  berawal  dari  definisi  umum  tekstur di daerah sekitar.
Berdasarkan  penurunan LBP ,  maka  nilai LBP dapat  diperoleh  dengan  mengubah  nilai  -  nilai  tetangga menjadi  1  atau  0.  Nilai  1  akan  diperoleh  jika  piksel tetangga tersebut mempunyai nilai lebih besar atau sama dengan  piksel  pusat.  Jika  lebih  kecil  dari  piksel  pusat, maka  piksel  tetangga  tersebut  diberi  nilai  0.  Untuk setiap  nilai  piksel  baru  tersebut  dikalikan  dengan  2 P . P mempunyai  nilai  0  sampai  dengan  7.  Nilai  0  dimulai dari  pojok  kiri  atas  dan  dilanjutkan  sesuai  dengan  arah jarum jam nilainya bertambah 1.
Gambar 1. Proses Pembentukan Nilai Binomial LBP
Misalkan potongan citra dengan ukuran 3x3 adalah sebagaimana  terlihat  pada  Gambar  1,  maka  nilai  piksel pusat dianggap sebagai threshold , yaitu 111. Tetangga - tetangga piksel pusatnya adalah 177, 8, 195, 202, 47, 97, 242 dan 80.
Gambar 2. Contoh Potongan Citra Ukuran 3x3
Potongan  citra  sebagaimana  pada  Gambar  2 selanjutnya diubah menjadi nilai biner dengan mengacu nilai threshold yang berada dipusat, yaitu 111. Misalkan nilai  177  akan  berubah  menjadi  1  karena  177-111  >  0. Selanjutnya  nilai  8  akan  berubah  menjadi  0,  karena  8- 111  <  0.  Begitu  juga  dengan  nilai  yang  lainya.  Hasil pembentukan  nilai  biner  tersebut  selanjutnya  dikalikan terhadap nilai elemen bobot binomial 2 P yang posisinya bersesuaian.  Hasil  perkalian  kemudian  dijumlahkan untuk  menggantikan  posisi  nilai  pusat  dari  potongan citra awal. Proses pembentukan nilai LBP selengkapnya dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Proses Pembentukan Nilai LBP
Eigenface merupakan sebuah cara sederhana untuk mengekstrak  informasi  yang  terkandung  dalam  citra wajah adalah dengan menangkap variasi-variasi penting dalam  sekumpulan  citra  wajah  dan  menggunakan informasi tersebut untuk mengkodekan dan membandingkan citra wajah. Dalam bahasa matematika, kita harus menemukan komponen-komponen utama dari distribusi citra-citra wajah atau eigenvector dan matriks kovarian dari sederetan citra wajah dengan memperlakukan sebuah citra wajah sebagai sebuah titik (atau  sebuah  vektor)  dalam  ruang  vektor  berdimensi sangat  tinggi. Eigenvector ini  kemudian  disusun berdasarkan eigenvalue -nya. Setiap eigenvector mengacu  pada  suatu  nilai  variasi  diantara  citra-citra wajah.
Eigenvector ini  bisa  dianggap  sebagai  sederetan ciri  yang  bersama-sama  memberi  karakter  variasi diantara  citra-citra  wajah.  Setiap  titik  citra  wajah  bisa dinyatakan  dalam  satu  atau  lebih eigenvector sehingga sekumpulan eigenvector dapat  ditampilkan  sebagai sekumpulan  wajah.  Sekumpulan eigenvector yang digunakan inilah yang disebut sebagai eigenface . Untuk menemukan eigenface dari sebuah database citra wajah, hal  penting  pertama  yang  harus  dilakukan  adalah menentukan vektor rata-rata, vektor deviasi, dan matriks kovarian untuk database tersebut.
Tahapan Perhitungan Eigenface :
Langkah  pertama  adalah  menyiapkan  data  dengan membuat  suatu  himpunan  S  yang  terdiri  dari  seluruh training image (Γ 1 , Γ 2 , …, Γ M )
(2.3)
Langkah  kedua  adalah  ambil  nilai  tengah  atau mean (Ψ)
(2.4)
Langkah  ketiga  kemudian  cari  selisih  (Ф) antara training image (Γi) dengan nilai tengah (Ψ)
(2.5)
Langkah  keempat  adalah  menghitung  nilai matriks kovarian (C)
(2.6)
(2.7)
Langkah  kelima  menghitung eigenvalue  (λ) dan eigenvector (v) dari matriks kovarian (C)
(2.8)
Langkah keenam, setelah eigenvector (v) diperoleh, maka eigenface (μ) dapat dicari dengan :
(2.9)
(2.10)
Setelah melalui proses ekstraksi ciri dan dihasilkan suatu  nilai-nilai  parameter  tertentu,  maka  dilanjutkan dengan  perhitungan  jarak  Euclidean.  Jarak  Euclidean digunakan  pada  proses  pengenalan.  Jarak  Euclidean antara  nilai  vector  ciri  citra  uji  dan  nilai  vector  citra basisdata dinyatakan oleh:
(2.11)
dengan:
D(A,B) = Jarak euclidean antara gambar A dan B A = Vektor ciri citra masukan B = Vektor ciri citra basis data n = Panjang vektor a dan vektor B
Arduino  Uno adalah  papan  sirkuit  berbasis mikrokontroler ATmega328 . IC  (integrated  circuit) ini memiliki 14 input/output digital (6 output untuk PWM ), 6 analog input ,  resonator  kristal  keramik  16 MHz , Koneksi USB ,  soket  adaptor, pin  header  ICSP ,  dan tombol reset .  Hal  inilah  yang  dibutuhkan  untuk mensupport  mikrokontroler  secara  mudah  terhubung dengan  kabel power  USB atau  kabel power  supply adaptor AC ke DC atau juga battery .
Untuk  keunggulan board  Arduino  Uno  Revision 3 antara lain:
 1.0 pinout :  ditambahkan pin  SDA dan SCL di dekat pin AREF dan dua pin lainnya diletakkan dekat tombol RESET , fungsi IOREF melindungi  kelebihan  tegangan  pada  papan rangkaian.  Keunggulan  perlindungan  ini  akan kompatibel  juga  dengan  dua  jenis board yang menggunakan  jenis AVR yang  beroperasi  pada tegangan  kerja 5V dan Arduino  Due tegangan operasi 3.3V
 Rangkaian RESET yang lebih mantap.
 Penerapan ATmega 16U2 pengganti 8U2 .
Gambar 4. Arduino Uno
Use  case merupakan  gambaran  skenario  dari interaksi antara user dengan sistem. Sebuah diagram use case menggambarkan  hubungan  antara  aktor  dan kegiatan yang dapat dilakukannya terhadap sistem.
User Login Input Data User Hapus Data User Training Wajah Pengenalan Wajah About * * * * * * * * * * * * Memilih Port Arduino Disconnect +End1 * +End2 * -End3 * -End4 *
Gambar 5. Use Case Diagram System
Flowchart adalah  diagram  yang  menunjukkan  alir (flow) di  dalam  sebuah  sistem.  Selain  itu,  dapat dikatakan  pula  sebagai  prosedur  kerja  dari  sistem  yang sedang  dikerjakan  secara  keseluruhan,  yaitu  langkah  - langkah  yang  dilakukan  dalam  sistem  dengan  tujuan sebagai pengenal dari sistem  tersebut.
Flowchart di bawah menjelakan tentang cara kerja sistem  secara  menyeluruh.  Dimulai  dengan  menginput data user berupa id dan  nama,  selanjutnya  melakukan proses training wajah  dari  data user yang  dipilih sebanyak 10 kali, kemudian memilih Port Arduino Uno yaitu COM3 yang terdapat pada combobox , selanjutnya melakukan  proses  pengenalan  wajah  dengan.  Jika  hasil nilai  wajah  yang  di- capture pada  kamera  mendekati kesamaan  dengan  gambar  wajah  yang  terdapat  pada database, maka sistem akan menampilkan gambar wajah dari database yang cocok dengan wajah yang berada di depan  kamera,  kemudian  status  wajah  akan  menjadi dikenali  dan  pintu  akan  terbuka,  namun  jika  tidak terdapat kesamaan, maka sistem tidak akan menampilkan gambar wajah dari database , status wajah akan  menjadi  tidak  dikenali  dan  pintu  akan  tetap tertutup.
Start
Training Wajah Dari Data User
Yang Dipilih Sebanyak 10x Memilih Port Arduino Pengenalan Wajah Apakah hasil sama dengan database? Pintu Tetap Tertutup Pintu Terbuka Stop Ya Tidak Input Data User Tampilkan Hasil Wajah Dari Database Yang Cocok dengan Wajah Pada Kamera Tampilkan Status Wajah Dikenali Tampilkan Status Wajah Tidak Dikenali
Gambar 6. Flowchart Sistem
Flowchart di bawah menjelakan tentang cara kerja metode Local  Binary  Pattern  (LBP) .  Dimulai  dengan Menginisialisasi matriks dari citra wajah dengan ukuran 3x3,  selanjutnya  membentuk  nilai  binomial LBP (2 P ). Dimana P mempunyai  nilai  0  sampai  dengan  7,  nilai  0
dimulai  dari  pojok  kiri  atas  dan  dilanjutkan  sesuai dengan  arah  jarum  jam  nilainya  bertambah  1. Selanjutnya  mengubah  nilai  piksel  tetangga  menjadi nilai  biner  1  atau  0  dengan  cara  membandingkan nilainya  dengan  nilai  pisel  pusat.  Nilai  piksel  pusat disebut  juga  sebagai threshold .  Jika  piksel  tetangga lebih besar dari piksel pusat maka diberi nilai 1, namun jika  lebih  kecil  maka  diberi  nilai  0.  Selanjutnya menampilkan hasil nilai tersebut, selanjutnya mengalikan  hasil  yang  didapat  dengan  nilai  binomial LBP (2 P ) dengan posisinya bersesuaian dari mulai pojok kiri atas dan dilanjutkan sesuai dengan arah jarum jam. Setelah selesai, nilai hasil perkalian tersebut dijumlahkan untuk menggantikan posisi nilai pusat awal.
Start Pembentukan Nilai Binomial LBP 2 P
Mengalikan Hasil Nilai
Biner dengan Nilai Binomial LBP 2 P yang Posisinya Bersesuaian Stop
Jika Piksel Tetangga > Piksel pusat
Input Nilai 1
Kedalam Matrix
Input Nilai 0 Kedalam Matrix
Menjumlahkan Nilai Hasil Perkalian Untuk Menggantikan Posisi Nilai Pusat Awal YA TIDAK Menampilkan Hasil Matriks yang Telah Berubah Menjadi Nilai Biner Inisialisasi Matrik Citra Wajah dengan
Ukuran 3x3
Mengubah Nilai Piksel Tetangga Menjadi 1 atau 0 dengan Cara Membandingkan Nilainya dengan Nilai Piksel Pusat
Gambar 7. Flowchart Local Binary Pattern (LBP)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Setelah  melakukan  penelitian  dan  perancangan serta untuk mengetahui sejauh mana tingkat keberhasilan dari sistem yang telah rancang, maka perlu dilakukan  uji  coba  program  dengan  tujuan  mengetahui sejauh mana keberhasilan ataupun kegagalan dari sistem
ini  dan  untuk  mengetahui  apakah  sistem  yang  dibuat sesuai dengan perancangan yang sudah dilakukan.
Gambar 8. Tampilan Pengenalan Wajah (Wajah Dikenali)
Gambar 8 menjelaskan dimana status wajah sudah dikenali  dan  pintu  masih  tertutup  dikarenakan  sistem masih  melakukan  proses counterscan ,  setelah  status counterscan menjadi  0  maka  status  pintu  akan  terbuka sampai  wajah  tidak  kenali  kembali  dan  status counterscan akan  menghitung  dari  140  sampai  0 selanjutnya pintu akan kembali tertutup.
Tabel 1. Daftar Uji
No
Nama Training Wajah Status Pencahayaan Menggunakan Atribut Wajah Dikenali Status Pengenalan 1 Nanda 10 Normal Tidak 9 Dikenali 2 Dimas 10 Normal Tidak 9 Dikenali 3 Rizka 10 Normal Tidak 8 Dikenali 4 Alvin 10 Normal Tidak 10 Dikenali 5 Adieth 10 Normal Tidak 9 Dikenali 6 Nanda 10 Redup Tidak 0 Tidak Dikenali 7 Alvin 10 Redup Tidak 0 Tidak Dikenali 8 Adieth 10 Redup Tidak 0 Tidak Dikenali 9 Nanda 10 Normal Ya 0 Tidak Dikenali Jumlah Data Keseluruhan 50 Jumlah Data Yang Dikenali 50 Jumlah Data Yang Error 60
Tabel  1  menjelaskan  data  -  data  dari  user  yang berhasil dan gagal dalam proses pengenalan wajah.
Tabel 2. Akurasi Sistem
Akurasi (%)  =
=
= 90 %
Berdasarkan  Tabel  2  didapatkan  tingkat  akurasi sistem  untuk  pengenalan  wajah  menggunakan  metode Local Binary Pattern (LBP) yaitu sebesar 90 %.

## 4. Simpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  dan pembahasan  mengenai  sistem  simulasi  pengenalan wajah  untuk  membuka  miniatur  pintu  menggunakan metode Local  Binary  Pattern  (LBP) dan Arduino  Uno , maka dapat disimpulkan bahwa :
1. Sistem  pengenalan  wajah  dengan  menggunakan Local  Binary  Pattern  (LBP) memiliki  hasil  yang baik, perhitungan yang cepat dan akurat.
2. Proses training dan  pengenalan  wajah  yang dilakukan secara realtime membuat sistem tersebut mendapatkan hasil yang lebih maksimal.
3. Hasil  proses  dari Local  Binary  Pattern  (LBP) sendiri  didapat  dengan  cara  membandingkan  nilai piksel  pusat  dengan  nilai  piksel  tetangganya, kemudian  mengalikan  dengan  nilai  binomial  2 P dan  terakhir  nilai  tersebut  dijumlahkan  untuk menggantikan nilai piksel pusat awal.
4. Terdapat  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi keberhasilan  sistem  dalam  mendeteksi  dan mengenali  suatu  wajah  diantaranya  adalah  faktor pencahayaan, faktor perubahan penampilan dengan menggunakan  atribut  yang  dapat  membuat  sistem sulit melakukan proses pendeteksian dan pengenalan  wajah,  faktor  kemiripan  nilai  dari wajah  satu  individu  dengan  individu  lainnya, faktor jarak saat pengambilan citra wajah di depan.

## Daftar Acuan
[1].  Haviluddin.2011.Memahami  Penggunaan  UML (Unfied Modelling Languange). Jurnal Informatika Mulawarman Vol.6, No.1, Hal : 1- 15.
[2].  Heikkilä,  M.,  Pietikäinen,  M.,  Schmid,  C., “Description  of  interest  regions  with  local  binary patterns,”  Pattern  Recognition,  vol.  42,  no.  3,  pp. 425-436, 2009.
[3].  Jameco.  2002.  Arduino  Uno  Pinout  Diagram.
(Online) http://www.caratekno.com/2015/07/pengertian- arduino-uno-mikrokontroler.html diakses  tanggal 26 Agustus 2016.
[4].  Liao,  S.,  Law,  M.  W.  K.,  and  Chung,  A.  C.  S., “Dominant  local  binary  patterns  for  texture classification,”  IEEE Trans. on Image  Processing, vol. 18, no. 5, pp. 1107-1118, 2009.
[5].  Muntasa,  Arif.  2015.  PENGENALAN  POLA  ; Aplikasi  untuk  Pengenalan  Wajah,  Analisis Tekstur Obyek, Pengenalan Plat Nomor Kendaraan dan  Segmentasi  Pembuluh  Darah.  Yogyakarta  : GRAHA ILMU.
[6].  Pietikäinen,  M.,  Hadid,  A.,  et  al,  ComputerVision Using  Local  Binary  Patterns,  London:  Springer, 2010.
[7]  Prawoto,  Ihsan.  2015.  Pengertian  Arduino  Uno Mikrokontroler Atmega328.
(Online) http://www.caratekno.com/2015/07/pengertian- arduino-uno-mikrokontroler.html diakses  tanggal 26 Agustus 2016.
[8].  Puspitasari,  Diah  Eka,  dkk.  2012.  Pengenalan Wajah
Menggunakan Metode Principal Component  Analysis  (PCA)  Untuk  Aplikasi Sistem Keamanan Rumah. Universitas
Diponegoro.
[9].  Sulistyorini,  Prastuti.2009.  Pemodelan  Visual Dengan  Menggunakan  UML  dan  Rational  Rose. Jurnal Teknologi Informatika DINAMIK
Vol.14,No.1,Hal:23-29.
[10].  Tyas.  2013.  Algoritma  Eigenface.  (Online) http://informatika.web.id/algoritma-eigenface.htm diakses tanggal 05 September 2016.