## Expert
Jurnal  Manajemen Sistem Informasi Dan Teknologi
Volume 05, Nomor 01, Juni 2015
Judul Hal PEMANFAATAN ANIMASI DUA DIMENSI UNTUK PEMBELAJARAN BAHASA JEPANG TINGKAT DASAR 1 – 5

## IMPLEMENTASI STEGANOGRAFI PADA BERKAS AUDIO
WAV UNTUK PENYISIPAN PESAN GAMBAR MENGGUNAKAN METODE LOW BIT CODING 6 - 11

## APLIKASI INTERNAL AUDIT BERBASIS
ISO 9001:2008 DAN ISO 19011:2002 UNTUK MENUNJANG EFEKTIFITAS PENGENDALIAN MUTU AKADEMIK 12 – 18

## ANALISIS PERBANDINGAN METODE TRANSFORMASI WAVELET DAN METODE EIGENFANCE
PADA PENGENALAN CITRA WAJAH DENGAN ANALISIS SWOT 19 – 22 ANALISIS PATTERN & MINUTIAE BASED MATCHING FINGERPRINT JM 250 U MENGGUNAKAN METODE BIOMETRIK 23 – 27 ANALISIS MANAJEMEN RESIKO UNTUK EVALUASI ASET MENGGUNAKAN METODE OCTAVE ALLEGRO 28 - 30 Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung JMSIT Volume 05 Nomor 01 Lampung Juni 2015 ISSN 2088-5555

## TIM PENYUNTING
Ketua Tim Redaksi:
Taqwan Thamrin,ST,M.Sc
Penyunting Ahli
Mustofa Usman, Ph.D Dr.Iing Lukman,M.Sc. Usman Rizal, ST.,MMSI

## Penyunting:
Fenty Ariani,S.Kom,M.Kom Wiwin Susanty,S.Kom,M.Kom Ayu Kartika Puspa,S.Kom,M.TI Erlangga,S.Kom,M.Kom Iwan Purwanto,S.Kom.,MTI
Pelaksana Teknis:
Zulkaisar, S.Kom

## Alamat Penerbit/Redaksi:
Pusat Studi Teknologi Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung Gedung Business Center Lt.2 Jl,Zainal Abidin Pagar Alam No.26
Bandar Lampung Telp.0721 – 774626 Email: Journal.expert@ubl.ac.id

## ANALISIS PERBANDINGAN METODE TRANSFORMASI WAVELET DAN METODE EIGENFACE PADA PENGENALAN CITRA WAJAH DENGAN ANALISIS SWOT
Gabriella Genevine #1 ,Usman Rizal *2
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bandar Lampung Jl. Zainal Abidin PA no. 26 , Bandar Lampung 35142, Lampung, Indonesia
genevine.12411001@gmail.com #1 usmanrizalxxx@gmail.com *2

## Abstrak
Keamanan adalah suatu keadaan di mana bebas dari bahaya yang merupakan hal yang sangat penting apalagi di  jaman  teknologi  yang  serba  canggih.  Pengenalan  citra  wajah  adalah  salah  satu  pendukung  keamanan sehingga hanya orang-orang yang memang berhak yang dapat menggunakannya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis  kelebihan  dan  kekurangan  metode  pada  pengenalan  citra  wajah.  Penelitian  ini  adalah  unutk menganalisa  sistem  pengenalan  citra  wajah  dengan  menggunakan  metode  transformasi  wavelet  dan  metode eigenface.  Hasil  persentase  dari  tingkat  keakuratan  metode  eigenface  adalah  lebih  baik  yaitu  sebesar  86,4% dibandingkan hasil persentase metode transformasi wavelet yaitu sebesar 79,1%.
Kata Kunci : pengenalan pola, pengenalan citra, tranformasi wavelet, eigenface

## 1. Pendahuluan
Seiring  perkembangan  jaman  yang  semakin pesat,  terdapat  cara  baru  untuk  mendukung keamanan.  Salah  satunya  adalah  di  bidang kecerdasan  buatan  dengan  pengenalan  citra  wajah sehingga  hanya  orang-orang  yang  memang  berhak dan memeiliki akseslah yang dapat menggunakannya.  Penelitian  ini  adalah  bertujuan untuk  menganalisa  kelebihan  dan  kekurangan sistem pengenalan citra wajah dengan menggunakan  metode  transformasi wavelet dan metode eigenface .
Pada  penelitian  sebelumnya  adalah  membahas tingkat  keakuratan  hasil  tranformasi  menggunakan wavelet  haar, daubechies,  dan  coiflet.  Pengolahan citra  ini  adalah  pemrosesan  citra  menggunakan komputer  untuk  menghasilkan  citra  manipulasi yang  hasilnya  lebih  baik  dari  citra  sebelumnya sehingga dapat dengan mudah diintepretasikan oleh manusia maupun mesin [Sutarno, 2010].
Pada  penelitian  lainnya  membahas  tentang pengenalan  citra  wajah  dengan  mengidentifikasi citra  wajah  secara  otomatis  dengan  metode eigenface. Pengenalan  dengan  pencocokan  data baru  dengan  data  yang  ada  dalam database ,  lalu diidentifikasi untuk mengenali individu berdasarkan  kemiripan  data  yang  kemudian dikembangkan  dengan  menggabungkan  metode eigenface dengan Jaringan Syaraf Tiruan [Mulyono et al., 2012].

## 2. Landasan Teori
A. Pengenalan Pola Wajah
Menurut  [Munir  2004],  pola  merupakan  entitas yang  terdefinisi  dan  dapat  diidentifikasi  melalui
ciri-cirinya (feature), ciri-ciri  tersebut  digunakan untuk membedakan suatu pola dengan pola lainnya. Ciri  yang  baik  adalah  ciri  yang  memiliki  daya pembeda yang cukup tinggi, sehingga pengelompokan  pola  memiliki  tingkat  keakuratan yang  tinggi.  Sistem  identifikasi  wajah  terdiri  atas enam  titik,  yaitu  pada  mata,  mulut,  dan  alis  mata yang  masih  dianggap  paling  dapat  dipercaya menghasilkan kinerja paling baik dalam mengenali wajah.

## B. Pengolahan Citra
Menurut  kamus  Webster,  citra  adalah  suatu representasi,  kemiripan,  atau  imitasi  dari  suatu objek  atau  benda.  Sebuah  citra  mengandung informasi  tentang  objek  yang  dipresentasikan. Menurut  [Munir  2004],  citra  ( image )  adalah gambar  pada  bidang  dua  dimensi,  maka  sebuah citra  merupakan  dimensi  spasial  atau  bidang  yang berisi informasi  warna yang tidak bergantung pada waktu. Citra  merupakan sekumpulan titik-titik dari gambar yang disebut pixel (picture element). Titik- titik  tersebut  menggambarkan  posisi  koordinat yang  mempunyai  intensitas  yang  dapat  dinyatakan dengan  bilangan.  Intensitas  ini  menunjukan  warna citra  melalui  penjumlahan  ( Red,  Green,  and Blue/RGB ).  Koordinat  memberikan  informasi warna  pixel  berdasarkan Brightness (ketajaman) warna  cahaya  (hitam,  abu-abu,  putih)  dari  sumber, Hue (corak  warna)  yang  ditimbulkan  oelh  warna (merah, kuning, hijau, dll.) dan merupakan panjang gelombang dominan dari sumber .
C. Transformasi Wavelet Wavelet merupakan alat analisis yang biasa digunakan  untuk  menyajikan  data  atau  fungsi  atau operator  ke  dalam  komponen-komponen  frekuensi yang  berlainan,  dan  kemudian  mengkaji  setiap komponen  dengan  suatu  resolusi  yang  sesuai dengan skalanya. [Daubechies, 1995]. Wavelet dapat digunakan sebagai alat bantu matematis  untuk  melakukan  dekomposisi  suatu sinyal, seperti audio dan citra, menjadi komponen- komponen  frekuensi  yang  berbeda  sehingga masing-masing  komponen tersebut dapat dipelajari dengan  menggunakan  skala  resolusi  yang  sesuai. Proses  transformasi wavelet dapat  dilakukan dengan  konvolusi  atau  dengan  proses  pererataan dan  pengurangan  secara  berulang.  Proses  ini banyak  digunakan  pada  proses  dekomposisi, deteksi,  pengenalan  ( recognition), pengambilan kembali  citra  ( image  retrieval) ,  dan  lainnya  yang masih dalam penelitian [Zhang et al. 2004].
Gambar 1 (a) Proses dekomposisi wavelet (b)dekomposisi Iwavelet standar (c) dekomposisi wavelet tidak standar
D. Eigenface
Prinsip  dasar  dari  pengenalan  wajah  adalah dengan  mengutip  informasi  unik  wajah  tersebut kemudian di -encod dan dibandingkan dengan hasil decode yang sebelumnya dilakukan. Dalam metode eigenface,  decoding dilakukan  dengan  menghitung eigenvector kemudian  direpresentasikan  dalam sebuah  matriks  yang  berukuran  besar. Eigenvector juga  dinyatakan  sebagai  karakteristik  wajah.  Oleh karena  itu,  metode  ini  disebut  dengan eigenface. Setiap  wajah  direpresentasikan  dalam  kombinasi linear eigenface .  Metode eigenface pertama  kali dikembangkan  oleh  Matthew  Turk  dan  Alex Pentland  dari  Vision  dan  Modeling  Group,  The Media  Laboratory,  Massachusetts  Institute  of Technonolgy  pada  tahun  1987.  Metode  ini disempurnakan  lagi  oleh  Turk  dan  Pentland  pada
tahun  1991.  Prinsip  dasar  dari  metode eigenface adalah  bagaimana  caranya  untuk  mengekstrak informasi yang relevan dari sebuah citra wajah lalu mengubahnya  ke  dalam  satu  set  kode  yang  paling efisien,  dan  membandingkan  kode  wajah  ini dengan database berisi  beragam  wajah  yang  telah dikodekan secara serupa. [Indra, 2012]

## E. Analisis SWOT
Menurut Stephen Robbins dan Mary Coulter [1999, 229] analisis SWOT merupakan suatu analisis yang berdasarkan pada kekuatan, kelemahan, kesempatan,  serta  ancaman  dari  lingkungan. Berikut  merupakan penjelasan dari SWOT [David, Fred R., 2005 : 47] :
a. Strenghts (kekuatan)
Kekuatan  adalah  sumber  daya,  keterampilan, atau  keunggulan  yang  berhubungan  dengan para  pesaing.  Kekuatan  adalah  kompetisi khusus yang memberikan keunggulan kompetitif. b. Weaknesses (kelemahan) Kelemahan adalah keterbatasan atau kekurangan dalam sumber daya, keterampilan,  dan  kapabilitas  yang  secara efektif menghambat kinerja. c. Opportunity (kesempatan) Peluang adalah situasi penting yang menguntungkan. Dengan  mengetahui peluang yang  ada,  maka  setiap  kesempatan  yang menghampiri tidak akan dilewatkan.
d. Threats (ancaman) Ancaman  adalah  situasi  penting  yang  tidak menguntungkan. Ancaman merupakan pengganggu utama bagi posisi yang sekarang.
3. Pembahasan
A. Sistem  Pengenalan  Citra  Wajah  Dengan Metode Transformasi Wavelet Pada  jurnal  pertama Analisa  Perbandingan Transformasi  Wavelet  pada  Pengenalan  Citra Wajah, hasil  dan  pembahasannya  adalah  sebagai berikut :
Proses  pra-pengolahan  citra  pada  dasarnya  untuk mempersiapkan  citra  atau  memanipulasi  citra menjadi  citra  yang  memiliki  sebaran  informasi warna  yang  lebih  baik,  seraunya  berkurang  dan lebih tajam batas tepi objeknya.
Sebelum  diolah,  citra  akan  melewati  tahap  pra- pengolahan  citra  yaitu  memanipulasi  citra  menjadi citra yang memiliki sebaran warna yang lebih baik. Pengujian  proses  transformasi  citra  masukan mengunakan wavelet  haar,  daubechies, dan Coiflets. Dimensi citra dekomposisi yang dihasilkan terhadap citra berukuran 128x128 piksel masing-masing adalah 18x18 piksel untuk db2 dan 20x20 piksel untuk coif . Dengan demikian, dimensi citra  input  pada  sistem  akan  berbeda  dengan
pengujian  yang  sebelumnya  (16x16).  Berikut merupakan  tabel  untuk  mengetahui  pengaruh ekstraksi  ciri  terhadap  kinerja  sistem  dengan transformasi wavelet.
Tabel 1 Nilai kerja sistem identifikasi dengan dekomposisi wavelet Haar, Daubechies, dan Coiflet
Dari  tabel  tersebut,  kinerja  sistem  tertinggi diperoleh  dengan menggunakan  dekomposisi wavelet  Daubechies  (db2) sebesar  79,1%  atau terjadi  peningkatan  kinerja  4%  dari wavelet  Haar. Sedangkan  dibandingkan  dengan  dekomposisi wavelet Coiflet (coif), kinerja identifikasi mengalami  penurunan  sebanyak  4%,  sehingga dapat  dilihat  bahwa  dimensi  citra  input  hasil dekomposisi wavelet yang berbeda tidak berpengaruh  banyak  terhadap  kinerja  sistem identifikasi wajah.
B. Sistem  Pengenalan  Citra  Wajah  Dengan Metode Eigenface Pada  jurnal  kedua Sistem  Pengenalan  Citra Wajah  dengan  Metode  Eigenface  dan  Jaringan Syaraf  Tiruan, hasil  dan  pembahasannya  adalah sebagai berikut :

## Gambar  1 Hasil Pengujian Sistem Pengenalan Wajah
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  data  citra yang  diambil  dengan  berbagai  ekspresi.  Tampak dari hasil pengujian yang ditunjukkan, sistem dapat mengenali  objek  dengan  berbagai  ekspresi  dan posisi wajah.
Di  dalam  proses  klasifikasi,  perlu  ditentukan nilai  batas  untuk  mendapatkan  keputusan  yang tepat dalam  mengidentifikasi  citra input. Untuk itu analisa  kesalahan  ( error  rate  analysis )  dari  hasil percobaan  telah  dilakukan.  Kesalahan  yang dianalisa terdiri dari 2 bentuk kesalahan yaitu False Acceptance  Rate  (FAR) yang  menunjukkan kesalahan  dalam  mengenali  indentitas  citra  input dan False Rejection Rate (FRR) yang menunjukkan kesalahan dalam menolak citra input yang biasanya dapat  dikenali  berubah  menjadi  tidak  dapat dikenali.  Besarnya  nilai  FAR  dan  FRR  diperoleh dengan  menvariasikan  nilai  batas  ambang  yang digunakan  dalam  proses  klasifikasi.  Tabel  2. berikut  merupakan  nilai  FAR  dan  FRR  serta akurasi  dengan  menggunakan  beberapa  nilai ambang (T).

## Tabel 2 Nilai FAR dan FRR
T FAR FRR Akurasi (%) (%) (%) 0,2 16,6 20 84,6 0,4 24,7 17,5 78,2 0,6 26,1 16,7 77,1 0,8 27,5 15,8 76,4 1,0 29,1 15,8 74,8 1,2 33,2 13,3 71,8 1,4 33,8 11,7 71,1
Setelah  dilakukan  percobaan  dipilih  satu  nilai FAR  dan  FRR  yang  berurutan  dan  dianggap memberikan  keseimbangan  bagi  keduanya  serta memiliki  tingkat  akurasi  yang  terbaik  dibanding dengan  yang  lainnya,  yaitu  FAR  =  16,6%  dengan FRR  =  20%  yang  memiliki  tingkat  akurasi  84,6% yang paling baik di antara yang lain.
C. Perbandingan Metode Transformasi Wavelet Dengan Metode Eigenface Menggunakan Analisis SWOT Pada penelitian ini, penulis akan membandingkan  sistem  pengenalan  citra  wajah dengan  metode  transformasi wavelet dan  metode eigenface dengan  menggunakan  analisis  SWOT. Untuk analisis SWOT kedua metode ini bisa dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 3 Analisis SWOT Metode Transformasi Wavelet
Tabel 4 Analisis SWOT Metode Eigenface

## 4. Kesimpulan
Dari  penelitian  yang  dikerjakan  penulis,  dapat ditarik  kesimpulan  bahwa  pengenalan  citra  wajah mengunakan  metode  transformasi wavelet dengan metode eigenface masing-masing memiliki kelebihan  dan  kekurangannya  yaitu  untuk  untuk metode  transformasi wavelet lebih  mudah  dalam hal  pengimplementasiannya  serta  ketahanan  data yang  baik  terhadap noise dan  kompresi  walaupun memerlukan  waktu  yang  relatif  lama  untuk  untuk citra  dengan  resolusi  besar,  sedangkan  dengan menggunakan  metode eigenface pengenalan  citra lebih  baik  meskipun  dalam  berbagai  ekspresi, posisi,  efek,  maupun  aksesoris  tambahan  yang dikenakan  dan  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  metode  transformasi wavelet meskipun pengimplementasiannya lebih rumit. Dan dapat  dilihat  juga  dari  hasil  persentase  kedua
metode  tersebut  bahwa  metode eigenface tingkat keakuratannya lebih baik yaitu 86,4% dibandingkan  hasil  dari  transformasi wavelet dengan persentase sebesar 79,1%.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Daubechies,  I.  1995. Ten  Lectures  on Wavelets. Capital  City  Press,  Montpelier, Vermont.
[2] David,  Fred  R.  2006. Manajemen  Strategis. Jakarta : Salemba Empat. Edisi kesepuluh.
[3] Indra. 2012. Sistem Pengenalan Wajah dengan Menggunakan Metode Eigenface untuk Absensi pada PT.Florindo Lestari. Universitas
Budi Luhur.
[4] Mulyono,  Tri,  Kusworo  Adi,  dan  Rahmat Gernowo.  2012. Sistem  Pengenalan  Wajah juuuhdengan  Metode  Eigenface  dan  Jaringan Syaraf  Tiruan  (JST). Berkala  Fisika,  Vol.15, No.1, Januari 2012, hal 15-20.
[5] Munir,  Rinaldi.  2004. Pengolahan  Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik.
Informatika, Bandung.
[6] Putri,  Luciana  Mandala,  Arnold  Aribowo,  dan Samuel Lukas. 2010. Sistem Pengenalan Citra Wajah  Berbasis  Transformasi  Wavelet  Diskrit dan  Teori  Rough  Set. Jurnal  Ilmiah  Ilmu Komputer, Vol.7 No.1 September 2010: 73-80.
[7] Robbins,  Stephen  P.  dan  Mary  Coulter.  1999. Manajemen. Jakarta  :  PT.  Prenhallindo.  Edisi keenam.
[8] Sutarno. 2010. Analisis Perbandingan Transformasi  Wavelet  pada  Pengenalan  Citra Wajah . Jurnal Generic.
[9] Zhang,  Bai-Ling,  Haihong  Z.,  dan  Shuzi  S.G. 2004. Face  Recognition  by  Apllying  Wavelet Subband Representation and Kernel Associtive Memory. IEEE Transaction of Neural
Network, Vol.15 no.1