## Kombinasi Jaringan
Learning Vector Quantization

## Dan Normalized Cross Correlation
Pada Pengenalan Wajah * Amir Saleh 1 , Mawwadah Harahap 1 , Evta Indra 2
1 Program Studi Tehnik Informatika
2 Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia E-mail : * amirsalehnst1990@gmail.com
ABSTRAK- Pengenalan  wajah  merupakan  cara  yang  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  wajah  berdasarkan nilai  ciri  yang  terdapat  pada  citra  wajah  dan  dapat  diterapkan  di  dalam  berbagai  sistem,  seperti  absensi,  akses keamanan ruangan dan login aplikasi atau perangkat. Salah satu algoritma untuk pengenalan wajah adalah LVQ ( learning  vector  quantization ),  tetapi  dalam  pemilihan  bobot  awal  yang  kurang  tepat  dapat  berdampak  pada penurunan  kinerja  algoritma  tersebut,  sehingga    hasil  dari  pengenalan  wajah  kurang  akurat.  Permasalahan  ini dapat  diselesaikan  dengan  penentuan  bobot  awal  yang  tepat  dengan  metode  tertentu.  Bobot  yang  dipilih  pada penelitian  ini  berdasarkan  kemiripan  citra,  salah  satu  metode  untuk  mengukur  kemiripan  adalah  NCC ( Normalized  Cross  Correlation ).  Penelitian  ini  akan  dilakukan  dengan  mengkombinasi  jaringan  LVQ  dengan menggunakan  NCC  dalam  penentuan  bobot  awal  untuk  pengenalan  wajah.  Hasil  pengujian  yang  diperoleh dengan kombinasi kedua metode tersebut untuk pengenalan wajah sebesar 94%.
Kata kunci : Pengenalan wajah, LVQ, Bobot awal, NCC

## 1. PENDAHULUAN
Tujuan  dari  sistem  pengenalan  wajah  telah dikenal  secara  luas  di  berbagai  bidang  untuk verifikasi  suatu  data  informasi,  seperti  penerapan  di dalam aplikasi atau perangkat elektronik yang sering dipakai untuk keamanan login, absensi dan lain-lain. Namun,  untuk  memenuhi  kinerja sistem pengenalan yang  baik  harus  didukung  dengan  penerapan algoritma  yang  baik  pula.  Berbagai  metode  telah diteliti  dan  diuji  coba  untuk  pengenalan  wajah, seperti: machine learning , similarity distance , image matching dan artificial neural network .
Terdapat  beberapa  metode  di  dalam artificial neural  network (jaringan  saraf  tiruan),  salah  satu metode tersebut adalah learning vector quantization (LVQ)  yang  telah  dikenal  secara  luas  untuk  proses pengenalan  wajah  yang  menunjukkan  perolehan hasil  yang  baik.  Beberapa  peneliti  terdahulu  telah melakukan  berbagai  penelitian  untuk  menguji kinerja  jaringan  saraf  tiruan learning  vector quantizaion (LVQ).
Penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  (Quyoom, 2015),  meneliti  tentang  penggunaan  model  LVQ ( learning  vector  quantization )  dan  LBP  ( local binary  pattern )  untuk  pengenalan  wajah.  Pada penelitian  tersebut  dapat  melakukan  pengenalan wajah  dengan  akurasi  tertinggi  hingga  96,56%. Penelitian  lainnya  mengenai  penerapan  jaringan saraf  tiruan  LVQ  untuk  pengenalan  wajah  yaitu penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Sukiman, et  al ., 2019),  meneliti  tentang  penggunaan  model  jaringan LVQ  dan  GLCM  ( gray  level  co-occurrence  matrix ) untuk  pengenalan  wajah.  Dari  perolehan  hasil pengenalan  wajah  tersebut  mendapatkan  tingkat akurasi sebesar 90%.
Dari  penelitian  sebelumnya  dapat  disimpulkan bahwa  LVQ  ( learning  vector  quantization ) neural
network berperan  baik  dalam  menangani  kasus pengenalan  wajah.  Permasalahan  yang  umum ditemukan  pada  penerapan  jaringan  saraf  tiruan LVQ,  yaitu  dalam  penentuan  bobot  awal  jaringan. Bobot  awal  dengan  penentuan  nilai  yang  baik  akan meningkatkan akurasi pada jaringan LVQ dan begitu sebaliknya.  Beberapa  metode  yang  diusulkan  untuk perbaikan  bobot  pada  jaringan  LVQ  telah  banyak dilakukan  untuk  memperoleh  akurasi  yang  optimal. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Widyawati et  al ., 2018),  meneliti  tentang  perbaikan  bobot  pada jaringan  LVQ  dengan  AG  (algoritma  genetika). Hasil  yang diperoleh  menunjukkan akurasi tertinggi sebesar  88%.  Penelitian  lainnya  dilakukan  oleh (Ouyang et  al .,  2014),  meneliti  tentang  perbaikan bobot  pada  jaringan  LVQ  dengan  LDA  ( linear discriminant analysis ) memperoleh akurasi tertinggi sebesar 92,62%. Sedangkan penelitian yang dilakukan oleh (Dongoran et al ., 2018), memaparkan penentuan  bobot  atribut  (bobot  awal)  pada  jaringan LVQ neural  network menggunakan  algoritma particle  swarm  optimization (PSO).  Penelitian  ini membuktikan  bahwa  bobot  awal  yang  baik  akan berpengaruh  terhadap  hasil  keluaran  jaringan  LVQ neural  network .  Jaringan  dengan  perbaikan  bobot menggunakan  PSO  memperoleh  akurasi  rata-rata klasifikasi  sebesar  90,91%  dan  akurasi  jaringan tanpa perbaikan bobot sebesar 86,51%.
Berdasarkan  uraian  sebelumnya,  diperlukan suatu  metode  tambahan  dalam  jaringan  saraf  tiruan LVQ  untuk  mengoptimalkan  bobot  awal  jaringan. Hal  ini  dilakukan  untuk  meningkatkan  kinerja jaringan  agar  akurasi  yang  diperoleh  meningkat dibandingkan  tanpa  perbaikan  bobot  awal  jaringan. Pada penelitian ini, penentuan bobot awal yang baik akan diajukan untuk peningkatan akurasi pembelajaran jaringan LVQ pada pengenalan wajah .
Secara  umum,  penentuan  bobot  awal  pada  jaringan LVQ  diawali  dengan  penentuan  bobot  awal  secara acak  ( random )  yang  diambil  dari  data  pelatihan dalam  setiap  kelas  objek  dan  kemudian  dilakukan proses  perhitungan.  Setiap  data input akan dibandingkan dengan bobot awal untuk dipilih jarak minimumnya  menggunakan  persamaan  Euclidean distance. Perbandingan  jarak  minimum  ini  yang akan  dijadikan  indikator  untuk  menentukan  data- data yang memiliki kesamaan dan akan dijadikan ke dalam  satu  kelas.  Proses update (perubahan)  pada bobot  akan  dilakukan  terus-menerus  sampai  data pengelompokan  dalam  satu  kelas  tidak  mengalami perubahan  dan  menghasilkan  bobot  baru  yang  akan dipakai  untuk  proses  pengujian  di  dalam  jaringan LVQ.
Berdasarkan  penjelasan  sebelumnya,  penentuan bobot  awal  yang  baik  akan  berpengaruh  terhadap kinerja  jaringan  LVQ.  Oleh  sebab  itu,  metode  yang diusulkan  dalam  penelitian  ini  adalah normalized cross  correlation (NCC).  Metode  NCC  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  akan  mencari  bobot awal pada jaringan LVQ berdasarkan ukuran tingkat kemiripan  data  atau  citra.  Jarak  antara  data input di dalam  satu  kelas  akan  dibandingkan  dan  dihitung tingkat  kemiripannya  antara  satu  dengan  lainnya. Data  yang  memiliki  kemiripan  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  data  yang  lain  di  dalam  satu kelas  akan  dipilih  menjadi  bobot  awal  untuk  proses pelatihan  di  dalam  jaringan  LVQ . Proses  ini dilakukan sebanyak data kelas yang akan digunakan untuk pelatihan jaringan LVQ.
Penggunaan metode NCC dipilih sebagai metode pengukuran tingkat kemiripan data karena perolehan akurasi  yang  baik  dalam  pengujian.  Hal  ini  dapat dilihat  dari  penelitian  yang  pernah  dilakukan  oleh (Saravanan  &  Surender,  2013),  memaparkan  bahwa kemiripan  wajah  menggunakan  metode  NCC memiliki  kinerja  yang  cukup  baik  dan  sempurna. Hal ini menunjukkan bahwa kinerja NCC lebih tepat digunakan  untuk  mengukur  tingkat  kemiripan  data atau citra.
Berdasarkan  uraian  sebelumnya,  peneliti tertarik  melakukan  penelitian  yang  lebih  mendalam terkait pengenalan wajah dengan mengkombinasikan jaringan  LVQ  dan  NCC  dalam  penentuan  bobot awal  jaringan . Penelitian  ini  akan  mencari  bobot awal yang tepat pada jaringan LVQ yang berdampak pada  peningkatan  hasil  akurasi  pembelajaran jaringan. Bobot awal dengan metode yang diusulkan akan  dibandingkan  dengan  bobot  awal  yang  dipilih secara  acak  ( random )  tanpa  perbaikan,  sehingga dapat  dilihat  pengaruh  jaringan  LVQ  dengan perbaikan bobot awal menggunakan NCC diharapkan  memiliki  kinerja  yang  lebih  baik  dan meningkatkan akurasi pada pengenalan wajah.

## 2. ISI PENELITIAN

## 2.1. Landasan Teori

## 2.1.1. Pengenalan Wajah
Setiap  wajah  manusia  memiliki  karakteristik tersendiri  yang  membedakannya  dengan  wajah lainnya. Mata manusia umumnya dapat membedakan  antara  wajah  satu  dengan  lainnya berdasarkan  ciri  dari  wajah  tersebut.  Wajah  pada dasarnya dapat dijadikan sebagai penanda seseorang agar  dapat  dikenali  berdasarkan  karakteristik  yang dimilikinya.    Dewasa  ini,  wajah  seseorang  dapat dikenali oleh komputer dengan menerapkan algoritma  tertentu  untuk  sistem  pengenalan  wajah. Pengenalan wajah merupakan proses untuk mengidentifikasi seseorang berdasarkan karakteristik wajah  yang  dimiliki.  Sistem  ini  banyak  diterapkan pada berbagai kebutuhan, seperti: absensi, keamanan ruangan  dan  interaksi  manusia  dengan  komputer (Singh & Singh, 2013).
Berbagai  metode  telah  diterapkan  untuk sistem  ini  agar  proses  pengenalan  wajah  dapat dilakukan  seakurat  mungkin.  Metode  yang  paling banyak  digunakan,  seperti: machine  learning , similarity measure , image matching , artificial neural network dan  lain-lain.  Pada  komputer,  proses pengenalan wajah dilakukan dengan teknik pengolahan citra. Wajah yang akan dikenali diambil menggunakan  kamera  untuk  kebutuhan  pengenalan dan  umumnya  disebut  dengan  citra  wajah.  Citra wajah  akan  dikenali  dengan  melakukan  proses ekstraksi ciri berdasarkan warna, tekstur dan bentuk wajah.  Hasil  ekstraksi  ciri  ini  yang  akan menghasilkan  nilai  ciri  citra  yang  membedakan antara  wajah  satu  dengan  lainnya  berdasarkan  citra yang diolah. Proses selanjutnya adalah mencari nilai ciri citra wajah yang sesuai dengan citra wajah yang tersimpan  sebelumnya.  Jika  terdapat  kesamaan  ciri dengan  citra  yang  disimpan  dan  menampilkan  hasil yang  sesuai,  maka  proses  pengenalan  dilakukan dengan baik (Pinem et al ., 2020).

## 2.1.2. Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan  saraf  tiruan  ( artificial  neural network )  merupakan  salah  satu  metode  yang dilakukan  untuk  pemrosesan  informasi  layaknya seperti  jaringan  syaraf  biologis  pada  manusia. Jaringan  saraf  tiruan  adalah  model  penalaran  yang didasarkan  pada  otak  manusia  yang  terdiri  dari kumpulan sel  yang terinterkoneksi penuh atau dasar unit  pengolahan  informasi  yang  disebut  dengan neuron (Negnevitsky, 2005). Secara umum, jaringan syaraf  biologi  dan  jaringan  saraf  tiruan  memiliki karakteristik  yang  sama  dalam  mengolah  informasi yang diberikan. Informasi yang diberikan selanjutnya  dimasukkan  ke  dalam  struktur  jaringan dan  diolah  sampai  diperoleh  informasi  yang bermanfaat.  Semakin  banyak  jaringan    diberikan informasi, maka akan semakin bertambah pengalaman  belajarnya  dan  informasi  yang  diterima dapat  diolah  serta  menghasilkan output yang  lebih baik  lagi.  Secara  sederhana  arsitektur  jaringan  saraf tiruan dapat diperlihatkan pada gambar 1 berikut.
Gambar 1 . Arsitektur jaringan saraf tiruan Secara  umum  lapisan-lapisan  penyusun  yang terdapat  pada  jaringan  saraf  tiruan  dapat  dibedakan menjadi tiga, antara lain:
1. Lapisan input ( input layer )
Lapisan  ini  terletak  di  bagian  terluar  yang merupakan tempat unit-unit input menerima masukan  dari  luar.  Rangkaian input pada  neuron buatan dapat dinotasikan dengan nama x 1 , x 2 , ... x n .
2. Lapisan tersembunyi ( hidden layer ) Lapisan  ini  terletak  di  bagian  tengah  yang merupakan  tempat  pemrosesan input yang  akan diselesaikan dengan jaringan saraf tiruan. Rangkaian hidden pada neuron buatan dapat dinotasikan dengan nama z 1 , z 2 , ... z n . 3. Lapisan output ( output layer ) Lapisan  ini  merupakan  lapisan  akhir  dari  jaringan saraf tiruan yang merupakan output dari permasalahan  masukan  sebelumnya.  Rangkaian output pada neuron buatan dapat dinotasikan dengan nama y 1 , y 2 , ... y n .
2.1.3. LVQ ( Learning Vector Quantization ) Jaringan saraf tiruan learning vector quantization (LVQ)  merupakan  suatu  metode pelatihan  untuk  melakukan  pembelajaran  pada lapisan  kompetitif  yang  terawasi  ( supervised learning ).  Arsitektur  jaringannya  berlayer  tunggal ( single  layer )  yang  sudah  banyak  digunakan  dalam pengenalan  pola  baik  berupa  suara,  citra  dan  lain sebagainya. Selain itu, LVQ juga sering dimanfaatkan  untuk  klasifikasi  yang  memiliki tingkat  akurasi  tinggi  dan  kecepatan  dalam  hal memproses (Hariri et al ., 2015).
Arsitektur jaringan learning vector quantization (LVQ)  dapat  dilihat  pada  gambar  2 sebagai berikut.
Berdasarkan gambar 2, prinsip kerjanya yaitu mengurangi node-node tetangganya  ( neighbor ) sehingga  hanya  akan  ada  satu node  output yang terpilih  ( winner  node ).  Langkah-langkah  proses perhitungan  adalah  sebagai  berikut  (Hariri et  al .,
2015):
1. Menyiapkan data latih, data uji dan target.
2. Menginisialisasi  bobot  awal  ( w ),  maksimum epoch ( MaxEpoch ),  nilai learning  rate (α), pengurang learning  rate ( dec α), minimum α. Nilai epoch dan α berfungsi untuk menentukan batas ambang komputasi.
3. Melakukan proses di bawah ini selama epoch <
MaxEpoch atau α <= α minimum . a.Mengerjakan untuk i = 1 sampai n
1) Menghitung  jarak  antara  vektor input data dengan bobot awal jaringan hingga diperoleh jarak minimum dengan menggunakan  persamaan  Euclidean, dimisalkan  hasilnya  sebagai  nilai  C j. Persamaan  yang  digunakan  sebagai berikut:
D ij = Keterangan : D ij = jarak data x i = data ke-i
w j = vektor bobot ke-j
2) Memperbarui nilai w j dengan syarat :
a) Jika T = C j maka w j (baru) =
w j (lama) + α(x – x j (lama))
b) Jika T ≠ C j maka w j (baru) =
w j (lama) – α(x – w j (lama))
b. Mengurangi nilai α selama kondisi berhenti belum terpenuhi dengan persamaan :
α (baru) = α(lama) × dec α Keterangan : dec α  :  pengurang  α  yang  ditentukan  secara  acak ( random ).
4. Mengulangi  langkah  ke-3,  jika  α  <=  α minimum belum terpenuhi.
5. Setelah melakukan proses pelatihan, selanjutnya  akan  didapatkan  bobot  akhir  (w). Bobot tersebut akan digunakan untuk melakukan klasifikasi pada data baru.

## 2.1.4. Normalized Cross Correlation
Metode  untuk  mengukur  kemiripan  citra berdasarkan fungsi korelasi disebut dengan normalized  cross  correlation (NCC).  Metode  ini sering  digunakan  untuk  menentukan  kemiripan  dua buah citra berdasarkan nilai ekstraksi ciri yang telah diolah  sebelumnya.  Persamaan  yang  digunakan untuk  mencari  nilai  kemiripan  tersebut  dapat dinyatakan sebagai berikut (Kaso, 2018).
Keterangan :
a : ciri data pertama b : ciri data kedua
N : banyak baris ke – i M : banyak kolom ke – j

## 2.1.5. Ekstraksi Ciri Citra
Ekstraksi  ciri  merupakan  proses  mengurangi ukuran  dimensi  data  citra  dengan  memperoleh informasi yang diperlukan dari citra yang tersegmentasi  dengan  teknik  pengolahan  citra (Kumar  &  Dharun,  2016).  Proses  ini  diperlukan untuk memperoleh karakteristik khusus pada sebuah citra  digital.  Ciri  pada  citra  merupakan  parameter penting  dalam  mengklasifikasikan  citra,  sehingga dapat  dibedakan  antara  citra  yang  satu  dengan  citra lainnya.  Sebuah  citra  yang  diekstraksi  dapat dihasilkan  ciri  dengan  proses  ekstraksi  ciri  citra, meliputi:  ciri  bentuk,  ciri  tekstur  dan  ciri  warna (Mohanaiah et  al .,  2013).  Adapun  teknik  ekstraksi ciri  citra  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah ektraksi  ciri  tekstur  dan  ektraksi  ciri  warna  pada sebuah citra.
A. Ekstraksi Ciri Tekstur (GLCM)
Ekstraksi  ciri  tekstur  merupakan  salah  satu hal  penting  yang  dilakukan  dalam  pengolahan  citra karena  dari  proses  ini  bisa  diperoleh  informasi penting mengenai karakteristik tekstur citra tersebut. Salah  satu  teknik  ekstraksi  ciri  tekstur  yang  sering dipakai dalam pengolahan citra adalah GLCM ( gray level co-occurrence matrix). GLCM yang dikemukakan  oleh  Haralick,  merupakan  salah  satu metode  statistikal  orde  dua  untuk  ekstraksi  ciri tekstur.  Kookurensi  bisa  dikatakan  sebagai  kejadian bersama,  yakni  kejadian  di  mana  satu level nilai keabuan sebuah piksel bertetangga dengan satu level nilai  keabuan  piksel  lain.  Misalnya,  D  didefinisikan sebagai  jarak  antara  dua  piksel  yang  dinyatakan dalam  piksel,  θ  merupakan  orientasi  sudut  antara piksel  dalam  satuan  derajat,  dan  N  adalah  jumlah level  intensitas  piksel  pada  sebuah  citra.  Maka GLCM  merupakan  matriks  bujur  sangkar  P[i,j] berdimensi  N 2 ,  yang  setiap  elemennya  [i,j] menyatakan peluang kejadian sebuah piksel berintensitas  i  bertetangga  dengan  piksel  lain berintensitas  j,  dan  antar  kedua  piksel  tersebut mempunyai jarak sejauh D dengan sudut θ. Orientasi sudut θ terdiri atas empat arah sudut dengan interval sudut, yaitu 0°, 45°, 90°, dan 135° (Purwaningsih et al ., 2015).
Adapun  parameter  atau  ciri  tekstur  berbasis GLCM antara lain (Azemin et al ., 2015): a. Kontras  ( Contrast ),  menunjukkan  ukuran perbedaan  intensitas  antara pixel terhadap pixel tetangganya dalam  suatu citra. Perbedaan ini diukur berdasarkan  antar  derajat  keabuan  suatu  citra. Dengan  kata  lain,  kontras  menunjukkan  ukuran penyebaran  nilai  intensitas  suatu  citra.  Persamaan untuk mencari nilai kontras, yaitu:
b. Korelasi ( Correlation ), menunjukkan ukuran  korelasi  antara pixel terhadap pixel dalam suatu  citra.  Selain  itu,  nilai  korelasi  memberikan petunjuk  adanya  struktur linear dalam  citra. Persamaan untuk mencari nilai korelasi, yaitu:
c. Energi  ( Energy ),  disebut  juga Angular Second  Moment (ASM)  yang  merupakan  ukuran sifat  homogenitas  citra.  Energi  dapat  dicari  dengan penjumlahan  elemen  kuadrat  di  seluruh  GLCM. Persamaan untuk mencari nilai energi, yaitu:
d. Homogenitas ( Homogeneity ), menunjukkan ukuran kesamaan dalam variasi distribusi di GLCM terhadap diagonal matriks. Persamaan untuk mencari nilai homogenitas, yaitu:

## B. Ekstraksi Ciri Warna (HSV)
Ekstraksi ciri warna adalah proses mereduksi nilai  RGB  pada  citra  untuk  mendapatkan  informasi warna  dari  citra  tanpa  mengurangi  kualitas informasinya (Youssef, 2012). Ciri warna pada citra dilakukan dengan ekstraksi ciri warna menggunakan metode  HSV.  Dimana  metode  ini  digunakan  untuk mendefenisikan warna RGB yang terkandung dalam suatu  citra  memiliki  rentang  nilai  antara  0  –  255 yang  akan  dikonversi  ke  HSV  dengan  nilai  0-1. Adapun  rumus  yang  digunakan  adalah  (Deswal  & Sharma, 2012):
Persamaan  sebelumnya  merupakan  proses awal  perhitungan  dalam  mencari  nilai  RGB  yang akan  dikonversi  ke  HSV.  Adapun  persamaan  untuk mencari  ciri  nilai  warna  HSV  yang  akan  digunakan adalah sebagai berikut.
a. Hue, digunakan  untuk  membedakan  setiap warna  dan  menentukan  warna  kebiruan,  kehijauan, dan  sebagainya  berdasarkan  cahaya.  Persamaan yang digunakan untuk mencari nilai Hue, yaitu :
b. Saturation, menyatakan  tingkat  kemurnian atau  kekuatan  yang  terkandung  dalam  suatu  warna. Saturasi  menyatakan  seberapa  banyak  warna  putih diberikan pada warna di dalam suatu citra. Semakin kecil nilai saturasi pada suatu citra maka warna yang ditampilkan  akan  cenderung  ke  warna  abu-abu.
Persamaan  yang  digunakan  untuk  mencari  nilai Saturation, yaitu :
c. Value, menyatakan kecerahan warna dalam suatu  citra.  Nilai  ini  menyatakan  seberapa  banyak cahaya  yang  diterima  oleh  mata  di  dalam mendefinisikan semua warna.

## 2.2. Metode Penelitian
Pada tahap ini akan dijelaskan tentang dataset yang digunakan  untuk  proses  pelatihan  dan  pengujian serta  langkah-langkah  penelitian  untuk  pengenalan wajah  menggunakan  kombinasi  jaringan  LVQ  dan NCC.

## 2.2.1. Dataset yang Digunakan
Dataset yang  digunakan  untuk  keperluan penelitian  ini  berupa  citra  wajah  yang  diambil  dari laman  internet  dengan  alamat:  https://cswww.essex. ac.uk/mv/allfaces/faces94.html,  dengan  ukuran  citra sebesar  180 pixel x  200 pixel .  Pemilihan  ini dilakukan  karena  data  tersebut  telah  teruji  secara luas  untuk  kebutuhan  penelitian  yang  berkaitan dengan  identifikasi  atau  pengenalan  citra  wajah. Citra  yang  diteliti  sebanyak  1000  citra  dengan jumlah 50 objek dan sampel sebanyak 20 citra untuk setiap  objek.  Perbandingan  antara  citra  latih  dan citra  uji  sebesar  60  :  40.  Dimana  citra  latih  yang digunakan sebanyak 600 citra dan citra uji sebanyak 400 citra.

## 2.2.2. Diagram Alur Penelitian
Adapun  langkah-langkah  penelitian  dengan kombinasi  LVQ  dan  NCC  untuk  pengenalan  wajah dapat dilihat pada gambar 3 sebagai berikut :
Gambar 3 . Diagram alur penelitian
1. Pengumpulan image  dataset untuk  keperluan penelitian.  Pada  bagian  ini, image akan dibagi menjadi 2, yaitu: citra latih dan citra uji.
2. Melakukan  proses  ekstraksi  ciri  citra.  Proses ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  nilai  ciri dari  suatu  citra  yang  diekstraksi.  Proses selengkapnya dapat dilihat pada gambar 4.
3. Mencari  nilai  kemiripan  ciri  citra  dengan metode normalized cross correlation (NCC)  untuk  satu  kelas  objek  wajah  yang sama. Nilai dengan ciri  kemiripan tertinggi di  dalam  kelas  atau  objek  yang  sama  akan dijadikan  sebagai  bobot  awal  jaringan LVQ.
4. Mengumpulkan  seluruh  bobot  awal  yang diperoleh dari perhitungan kemiripan dengan metode NCC.
5. Melakukan  proses  pelatihan  pada  jaringan LVQ.  Pada  proses  ini  akan  mencari  nilai bobot akhir jaringan LVQ berdasarkan nilai ciri  citra  dengan  bobot  awal  jaringan  dan data target.
6. Menghitung  nilai output jaringan  LVQ. Output akan  diperoleh  dengan  perhitungan antara input data  baru  dengan  bobot  akhir jaringan LVQ.
7. Mengklasifikasikan output jaringan dari hasil perhitungan.  Jika output sama  dengan  data

## Image Dataset
Citra Latih Citra Uji Ciri Citra Latih Ciri Citra Uji Training LVQ Ekstraksi ciri Ekstraksi ciri Bobot awal LVQ Bobot akhir LVQ O utput LVQ Hasil Pengenalan NCC Jarak Minimum
target,  maka  proses  pengenalan  dikatakan teridentifikasi  dan  jika  tidak  maka  proses pengenalan tidak teridentifikasi.
Adapun  proses  ekstraksi  ciri  citra  pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 4 berikut.
Gambar 4 . Diagram alur ekstraksi ciri citra
Gambar  4  menjelaskan  proses  ekstraksi  ciri citra  sebelum  proses  pengenalan  wajah  dilakukan dengan  kombinasi  jaringan  LVQ  dan  NCC,  sebagai berikut :
1. Menyiapkan citra  wajah  yang  diambil  dari dataset penelitian.
2. Melakukan  ekstraksi  ciri  pada  citra  dengan mengubah citra RGB menjadi citra grayscale untuk  memperoleh  nilai  ciri tekstur  citra.  Metode  ekstraksi  ciri  tekstur citra dilakukan menggunakan GLCM ( gray level co-occurance matrix ) yang terdiri dari 4 features ,  yaitu: contrast,  correlation, energy dan homogeneity .
3. Melakukan  ekstraksi  ciri  pada  citra  dengan mengubah  citra  RGB  menjadi  citra  HSV untuk  memperoleh  nilai  ciri  warna  citra. Metode  ekstraksi  ciri  warna  HSV  terdiri dari  3 features ,  yaitu: hue,  saturation dan value .
4. Menyimpan  seluruh  hasil  pengolahan  citra berupa  gabungan  nilai  ekstraksi  ciri  citra dengan  metode  GLCM  dan  HSV.  Nilai features setelah  gabungan  akan  disimpan dalam  format.xls  untuk  proses  kebutuhan
pelatihan  dan  pengujian  jaringan  dengan kombinasi  jaringan  LVQ  dan  NCC. Selanjutnya,  inisialisasi features yang dihasilkan dilambangkan sebagai x 1 sampai dengan  x 7 .  Setiap  nilai features yang dihasilkan  bernilai  dengan  rentang  0  –  1, sehingga tidak diperlukan tahap normalisasi data. 2.3. Hasil dan Pembahasan Pengujian
merupakan langkah yang digunakan untuk mengetahui kinerja algoritma yang diusulkan.  Pada  penelitian  ini  pengujian  dilakukan menjadi  dua  tahap,  yaitu:  jaringan  LVQ  dan kombinasi  jaringan  LVQ  dan  NCC.  Hal  ini dilakukan  untuk  mengetahui  hasil  kinerja  kedua algoritma  tersebut  dalam  melakukan  pengenalan wajah.

## 2.3.1. Hasil Pengujian
A. Pengujian dengan Jaringan LVQ
Pengujian  ini  diawali  dengan  mengekstraksi  ciri citra  wajah  berdasarkan  ciri  tekstur  dengan  metode GLCM  dan  ciri  warna  dengan  metode  HSV.  Hasil ekstraksi  ciri  akan  dikumpulkan  dan  ditentukan bobot  awal  dari  setiap  kelas  data  secara  acak. Kemudian, dilakukan pelatihan menggunakan jaringan  LVQ.  Akhir  dari  proses  ini  adalah dihasilkannya  bobot  akhir  jaringan  LVQ  untuk kebutuhan proses pengujian terhadap input atau data baru.  Adapun  parameter  yang  digunakan  untuk pelatihan jaringan LVQ sebagai berikut:
1. Epoch : 100 2. Alpha (α) : 0.01 3. Dec α
: 0.001
Hasil  pengujian  yang  diperoleh  dapat  dilihat pada tabel 1 berikut.
Tabel 1 . Hasil pengujian jaringan LVQ
Keterangan Data Latih Data Uji Jumlah Data 600 400 Jumlah Data Benar 581 367 Akurasi 96.83% 91.25%

## B. Pengujian dengan Jaringan LVQ-NCC
Pengujian  ini  diawali  dengan  mengekstraksi  ciri citra  wajah  berdasarkan  ciri  tekstur  dengan  metode GLCM  dan  ciri  warna  dengan  metode  HSV.  Hasil ekstraksi  ciri  akan  dikumpulkan  dan  ditentukan bobot  awal  dari  setiap  kelas  data  menggunakan metode normalized  cross  correlation (NCC). Kemudian, dilakukan pelatihan menggunakan jaringan  LVQ.  Adapun  parameter  yang  digunakan untuk pelatihan jaringan LVQ sebagai berikut:
1. Epoch : 100 2. Alpha (α) : 0.01 3. Dec α
: 0.001
Hasil  pengujian  yang  diperoleh  dapat  dilihat pada tabel 2 berikut:
Ektraksi Ciri Citra Ciri Tektur (GLCM) Ciri Warna (HSV) RGB to Graysacle RGB to HSV Parameter tekstur :
1. Contrast 2. Correlation 3. Energy 4. Homogenity Parameter warna  : 1. Hue 2. Saturation 3. Value
Ciri citra ( Input jarigan LVQ)
Tabel 2 . Hasil pengujian jaringan LVQ-NCC Keterangan Data Latih Data Uji Jumlah Data 600 400 Jumlah Data Benar 585 376 Akurasi 97.50% 94%

## 2.3.2. Pembahasan
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan dapat diketahui perbandingan akurasi antara  metode jaringan  LVQ  dengan  kombinasi  jaringan  LVQ- NCC.  Perbedaan  akurasi  pelatihan  dan  pengujian antara  jaringan  LVQ  dengan  kombinasi  jaringan LVQ-NCC  dapat  dilihat  pada  tabel  3  dan  gambar  5 sebagai berikut.
Tabel 3 . Perbandingan akurasi metode yang diusulkan No.  Metode Akurasi Latih Akurasi Uji 1. LVQ 96.83% 91.25% 2. LVQ-NCC 97.50% 94%
Gambar 5 . Perbandingan akurasi pengenalan wajah
Pada  jaringan  LVQ,  proses  awal  dilakukan dengan  penentuan  bobot  awal  secara  acak  untuk proses  pelatihan.  Proses  pemilihan  bobot  jika  tidak dilakukan  dengan  tepat  akan  berdampak  pada penurunan  akurasi.  Sedangkan  pada  kombinasi jaringan  LVQ-NCC,  proses  penentuan  bobot  awal dilakukan  dengan  pendekatan  kemiripan  data menggunakan NCC. Penentuan ini dilakukan dengan mencari nilai kemiripan antara satu ciri citra dengan ciri  lainnya  di  dalam  satu  kelas  data.  Hasil  yang diperoleh  akan  menampilkan  ciri  dengan  kemiripan tertinggi  dan  akan  dijadikan  sebagai  bobot  awal jaringan LVQ. Hal ini dilakukan karena citra dengan kemiripan  tertinggi  merupakan  citra  yang  paling memiliki  korelasi  dengan  citra  lainnya.  Proses  ini dilakukan  untuk  setiap  kelas  data  yang  ditentukan sebelumnya.  Pada  penelitian  ini,  jumlah  kelas  data atau  objek  ditentukan  sebanyak  50.  Sehingga, perhitungan  kemiripan  citra  dilakukan  sebanyak  50 kali dan memperoleh bobot awal dengan pendekatan NCC sebanyak 50.
Hasil  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  penggunaan  metode  NCC dalam  penentuan  bobot  awal  pada  jaringan  LVQ mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik  dibandingkan
dengan LVQ tanpa perbaikan bobot. Hasil pengujian yang diperoleh dengan metode LVQ tanpa perbaikan bobot  memperoleh  hasil  akurasi  pengujian  sebesar 91,25%.  Sedangkan  untuk  hasil  pengujian  yang diperoleh  dengan  metode  kombinasi  jaringan  LVQ- NCC  memperoleh  hasil  akurasi  pengujian  sebesar 94%.  Hal  ini  menunjukkan  terdapat  kenaikan persentase  pengujian  dengan  menerapkan  NCC sebagai  penentuan  bobot  awal  pada  jaringan  LVQ sebesar 2,75%.

## 3. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan untuk pengenalan wajah dengan kombinasi  metode  LVQ  dan  NCC  memperoleh akurasi  sebesar  94%.  Sedangkan  pada  pengujian menggunakan  metode  LVQ  memperoleh  akurasi sebesar 91,25%. Kenaikan akurasi pengenalan wajah dengan  menerapkan  kombinasi  kedua  metode tersebut sebesar 2,75%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa  metode  NCC  di  dalam  jaringan  LVQ memiliki  pengaruh  yang  baik  di  dalam  penentuan bobot awal jaringan LVQ.

## 4. PENUTUP
Metode  kombinasi  jaringan  LVQ  dengan  NCC dapat  diterapkan  pada  sistem  pengenalan  wajah dengan  akurasi  yang  baik.  Namun,  pada  kenyataan sistem  pengenalan  wajah  yang  baik  dilakukan dengan menerapkan metode dengan akurasi pengenalan  100%.  Hal  ini  dapat  dicapai  dengan beberapa  tambahan  metode  seperti  menambahkan ekstraksi  ciri  lainnya.  Pada  dasarnya,  proses ekstraksi  ciri  juga  menentukan  keberhasilan  untuk proses  pengenalan  wajah.  Nilai  ciri  yang  dihasilkan dari  proses  tersebut  akan  menjadi  indikator  penting untuk  dapat  membedakan  antara  satu  wajah  dengan wajah  lainnya.  Pada  penelitian  selanjutnya,  proses penambahan ekstraksi ciri dapat dilakukan, sehingga hasil  akurasi  pengenalan  wajah  dengan  kombinasi jaringan LVQ dengan NCC dapat memperoleh hasil yang lebih maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Azemin,  M.  Z.  C.,  Tamrin,  M.  I.  M.,  Hilmi, M. R., & Kamal, K. M. (2015). GLCM texture analysis on different color space for pterygium grading. ARPN  Journal  of  Engineering  and Applied Sciences .
[2] Deswal,  M.,  &  Sharma,  N.  (2012).  A    Fast HSV  Image  Color  and  Texture  Detection  and Image  Conversion  Algorithm. International Journal  of  Science  and  Research  (IJSR)  ISSN Online Impact Factor .
[3] Dongoran,  A.,  Rahmadani,  S.,  Zarlis,  M.,  & Zakarias.  (2018).  Feature  weighting  using particle swarm optimization for learning vector quantization  classifier. Journal  of  Physics:
Conference Series .
https://doi.org/10.1088/1742- 6596/978/1/012032
[4] Hariri,  F.  R.,  Utami,  E.,  &  Amborowati,  A.
(2015).  Learning  Vector  Quantization  untuk Klasifikasi Abstrak Tesis. Creative Information Technology
Journal . https://doi.org/10.24076/citec.2015v2i2.43
[5] Kaso,  A.  (2018).  Computation  of  the
normalized  cross-correlation  by  fast  Fourier transform.
PLoS ONE . https://doi.org/10.1371/journal.pone.0203434
[6] Mohanaiah,  P.,  Sathyanarayana,  P.,  &
Gurukumar,  L.  (2013).  Image  Texture  Feature Extraction Using
GLCM Approach. International  Journal  of  Scientific  &  Research
Publication . https://doi.org/10.1.1.414.96981
[7] Negnevitsky, M. (2005). Artificial intelligence:  a  guide  to  intelligent  systems. Pearson  Education.  In Artificial  intelligence: a guide to intelligent systems .
[8] Ouyang,  A.,  Li,  K.,  Zhou,  X.,  Xu,  Y.,  Yue,
G., & Tan, L. (2014). Improved LDA and LVQ for  face  recognition. Applied Mathematics  and
Information
Sciences .
https://doi.org/10.12785/amis/081L38
[9] P.S,  S.  K.,  &  V.S,  D.  (2016).  Extraction  of Texture  Features  using  GLCM  and  Shape Features using Connected
Regions.
International  Journal  of  Engineering  and Technology . https://doi.org/10.21817/ijet/2016/v8i6/160806 254
[10] Indra,  E.,  Batubara,  M.,  Yasir,  M.,  &  Chau, S.  (2019).  Desain  dan  Implementasi  Sistem
Absensi Mahasiswa
Berdasarkan Fitur Pengenalan  Wajah  dengan  Menggunakan Metode  Haar-Like  Feature. Jurnal  Teknologi Dan Ilmu Komputer Prima (JUTIKOMP), 2 (2), 11-18. doi:10.34012/jutikomp.v3i1.637
[11] Purwaningsih,  N.,  Soesanti,  I.,  &  Nugroho, H. A. (2015). Ekstraksi Ciri Tekstur Citra Kulit Sapi  Berbasis  Co-Occurrence  Matrix. Seminar
Nasional Teknologi Informasi Dan Multimedia . [12] Quyoom,  A.  (2015). Face  Recognition  using
LBP and LVQ Classifier . 5 (2), 53–57.
[13] Saravanan,  C.,  &  Surender,  M.  (2013). Algorithm For Face Matching Using Normalized  Cross-Correlation. International Journal of Engineering and Advanced Technology (IJEAT) .
[14] Singh,  A.,  &  Singh,  S.  K.  (2013).  Effect  of
Face  Tampering  on  Face  Recognition. Signal
&  Image  Processing :  An  International Journal , 4 (4), 83–99. https://doi.org/10.5121/sipij.2013.4407
[15] Sukiman,  T.  S.  A.,  Suwilo,  S.  &  Zarlis,  M.
(2019). Feature Extraction Method GLCM and LVQ in Digital Image-Based Face Recognition .
4 (1), 1–4.
[16] Widyawati,  K.,  Setiawan,  B.  D.,  &  Adikara,
P.  P.  (2018). Optimasi  Vektor  Bobot  Learning Vector  Quantization  Menggunakan  Algoritme Genetika  untuk  Penentuan  Kualitas  Susu Sapi .
2 (1), 217–225.
[17] Youssef,  S.  M.  (2012).  ICTEDCT-CBIR: Integrating  curvelet  transform  with  enhanced dominant colors extraction and texture analysis for  efficient  content-based  image  retrieval. Computers and Electrical Engineering . https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2012.05. 010