## SISTEM PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE EUCLIDEAN DISTANCE
Dedy Harto 1 , Muhammad Zaki Rahmani 2
1,2 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Borneo Tarakan, Tarakan, Kalimantan Utara, Indonesia
Email: 1 dedy@borneo.ac.id, 2 muh.zaki.rahmani@gmail.com
Abstract—Biometrics  is  computer  technology  for  the recognition  of  oneself  through  certain  body  parts.  The  use  of pupil  eyes  as  a  feature  of  a  person  is  the  result  of  extracting facial  features  using  geometry  features,  measurement  of distance  between  eyes  is  still  manually  so  that  it  requires  a system  that  directly  displays  the  results  of  measurements  to obtain PD values that can be directly used to identify someone. This  study  designed  a  face  recognition  system  through  the MATLAB  GUI  to  simplify  the  process  of  image  capture  and processing.  The  image  is  taken  using  a  smartphone  that  is connected  directly  to  a  portable  computer  wirelessly  through the  Internet  Protocol  Camera  system.  The  number  of  image samples  used  amounted  to  50  samples  for  the  database  and 100  samples  for  the  test  data  consisting of  10  people  with  the composition of 5 men and 5 women. Image processing uses the Viola-Jones  method  to  detect  faces  in  the  second  area  of  the eye  and  uses  the  Euclidean  distance  method  to  find  the pupillary  distance  value  which  is  then  followed  by  image grouping  based  on  that  range  of  values  and  ends  with  facial recognition system testing. The test uses 100 samples of image data  consisting  of  5  men  and  5  women  with  each  of  the  10 image data. Based on the results of these tests, the accuracy of face  recognition  system  is  obtained  by  73%  and  the  accuracy value  based  on  gender  for  men  is  78%  and  women  are  68%. With face matching speed of about 2-3 seconds..
Keywords —PD (Pupillary Distance), geometri, GUI MATLAB, viola-jones, euclidean distance.
Intisari — Biometrik  merupakan  teknologi  komputer untuk  pengenalan  diri  seseorang  melalui  bagian  tubuh tertentu.  Penggunaan  pupil  mata  sebagai  ciri  seseorang merupakan  hasil  dari  pada  ekstrak  ciri  wajah  dengan menggunakan fitur geometri, pengukuran jarak antar mata masih  dengan  cara  manual  sehingga  membutuhkan  sebuah sistem  yang  secara  langsung  menampilkan  hasil  dari  pada pengukuran  untuk  memperoleh  nilai  PD  yang  dapat langsung  digunakan  untuk  mengenali  seseorang.  Penelitian ini  merancang  sistem  pengenalan  wajah  melalui  GUI MATLAB  untuk  mempermudah  proses  pengambilan  citra dan  pengolahannya.  Pengambilan  citranya  menggunakan ponsel  pintar  yang  terhubung  langsung  dengan  komputer jinjing  secara  nirkable  melalui  sistem Internet  Protocol Camera . Jumlah sampel citra yang digunakan berjumlah 50 sampel untuk basis data dan 100 sample untuk data uji yang terdiri  dari  10  orang  dengan  komposisi  5  laki-laki  dan  5 perempuan.  Proses  pengolahan  citra  menggunakan  metode viola-jones untuk  mendeteksi  wajah  pada  area  kedua  mata dan menggunakan metode euclidean distance untuk mencari nilai pupillary  distance yang  kemudian  dilanjutkan pengelompokan  citra  berdasarkan  rentang  nilai  tersebut dan  diakhiri  dengan  pengujian  sistem  pengenalan  wajah. Pengujian  menggunakan  100  sampel  data  citra  yang  terdiri dari 5 laki-laki dan 5 perempuan dengan  masing-masing 10
data  citra.  Berdasarkan  hasil  pengujian  tersebut  maka didapatkan  nilai  akurasi  sistem  pengenalan  wajah  sebesar 73%  dan  nilai  akurasi  berdasarkan  jenis  kelamin  untuk laki-laki  78%  dan  perempuan  68%.  Dengan  kecepatan pencocokan wajah sekitar 2-3 detik.
Kata  Kunci —PD  ( Pupillary  Distance ),  geometri,  GUI MATLAB, viola-jones , euclidean distance ..

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  dunia  digital  mengalami kemajuan  yang  sangat  pesat  mendorong  terciptanya sistem  pengenalan  wajah  melalui  ciri-ciri  pada  wajah. Mata  merupakan  salah  satu  indra  manusia  yang  terdapat pada wajah seseorang selain mulut dan hidung. Sepasang mata  dapat  menjadi  ciri  khusus,  terutama  pada  bagian retina  dan  pupil.  Terdapat  jarak  antara  pupil  mata  kanan dan  kiri  yang  dikenal  sebagai  PD  ( Pupillary  Distance ) atau  IPD  ( Interpupillary  Distance )  atau  jarak  antar  pupil yang dapat digunakan sebagai pengenalan biometrik pada seseorang.
Sistem  biometrik  merupakan  teknologi  pengenalan diri  yang  menggunakan  bagian  tubuh  atau  perilaku manusia  pada  umumnya.  Sepertihalnya  sidik  jari,  tanda tangan,  DNA,  telinga,  wajah, infrared ,  gaya  berjalan, geometri  tangan,  gaya  penekanan  tombol,  bau,  telapak tangan,  retina,  suara,  gigi,  dan  bibir.  Masing-masing merupakan karakteristik dari pada sistem pengenalan diri. Sistem ini ada untuk mengenali identitas seseorang secara otomatis menggunakan  teknologi  komputer,  yang bertujuan  untuk  meningkatkan  keamanan  sistem  dan untuk mengenali target secara cepat dan tepat [1].
Secara  umum  sistem  pengenalan  citra  wajah  dibagi menjadi  dua  jenis,  yaitu  sistem feature based dan  sistem image based .  Pada  sistem  pertama  digunakan  fitur  yang diekstraksi  dari  komponen  citra  wajah  (mata,  hidung, mulut, dan lain-lain) yang kemudian hubungan antara ciri- ciri  tersebut  dimodelkan  secara  geometris.  Sedangkan sistem  kedua  menggunakan  informasi  mentah  dari  piksel citra  yang  kemudian  direpresentasikan  dalam  metode tertentu,  misalnya Principal Component Analysis (PCA), transformasi wavelt ,  GLCM  yang  kemudian  digunakan untuk klasifikasi identitas citra [2].
Pupillary distance (PD)  atau interpupillary distance (IPD) atau jarak antar pupil merupakan pengukuran jarak antar titik tengah pupil pada sepasang mata pada manusia. Jarak  antara  pupil  mata  setiap  orang  berkisar  58  mm sampai  70  mm.  Nilai  PD  pada  setiap  orang  bervariasi berdasarkan  umur,  jenis  kelamin,  dan  ras  keturunan.
Dalam  penelitian  dengan  jumlah  sampel  3976  orang, berdasarkan  distribusi  data  pengukurannya  terdapat  nilai ketidakseragaman  berdasarkan  ras  keturunan  mencapai 99%  dan  berdasarkan  usia  mencapai  95%.  Nilai  rata-rata PD  pada  laki-laki  dan  perempuan  memiliki  selisih perbedaan,  nilai  tersebut  juga  mengalami  perubahan seiring dengan pertambahan umur [3].
Penggunaan  pupil  mata  sebagai  ciri  seseorang merupakan  hasil  dari  pada  ekstrak  ciri  wajah.  Terdapat ekstrasi  ciri  wajah  dengan  menggunakan  fitur  geometri, berupa  jarak  antara  pupil  mata.  Secara  umum  geometri adalah  ilmu  ukur  yang  berhubungan  dengan  bentuk, ukuran,  dan  posisi  hingga  sifat  ruang,  hasilnya memunculkan  ilmu  pengetahuan  praktis  tentang  panjang, luas, dan volume. Dipelopori oleh Euclid (abad ke-3 SM) dengan  nama  geometri euclid .  Ilmu  ukur  ini  menjadi standar selama berabad-abad dan kemudian disempurnakan  hingga  sekarang  dan  menjadi  sebuah metode  perhitungan  yang  dikenal  sebagai  metode euclidean distance .
Saat  ini  telah  ada  pengembangan  sistem  pengenalan wajah, seperti pengenalan wajah menggunakan alihragam wavelet  haar  dan  jarak euclidean dengan  tingkat keberhasilan  pengenalan  mencapai  96%[4].  Penerapan euclidean distance pada eigenface untuk monitoring ruangan  secara realtime berbasis webcam dengan pencocokan  wajah  dengan  tingkat  pengenalan  hingga 88% [5]. Pengenalan wajah dengan menggunakan metode centroid dan geometric mean dengan  nilai  akurasi mencapai 96% [6]. Sedangkan pada perbandingan metode viola - jones dengan  metode roberts cross pada  sistem pengenalan  wajah,  dengan  metode viola - jones lebih unggul  dalam  hal  kecepatan  pendeteksian  wajah  dengan nilai  95%  [7],  metode  nilai  jarak  guna  kesamaan  atau kemiripan ciri suatu citra yang menggunakan perbandingan  antar  metode  pengukuran,  dengan  tingkat keakuratan  metode euclidean distance lebih  baik  dari manhattan dan mahalanobis [8].
Berdasarkan  teori  dan  pengembangan  mengenai sistem  pengenalan  wajah  sebelumnya  maka  pada  tugas
akhir ini akan dirancang sebuah sistem pengenalan wajah dengan  menggunakan  metode euclidean distance dan metode viola - jones .

## II. LANDASAN TEORI
A. Mata
Mata  adalah  organ  penglihatan  pada  manusia.  Mata mendeteksi  cahaya  dan  mengubahnya  menjadi  impuls elektrokimia pada sel saraf.
B. Citra
Citra  atau  gambar  dapat  didefinisikan  sebagai  sebuah fungsi  dua  dimensi,  f(x,y),  di  mana  x  dan  y  adalah koordinat  bidang  datar,  dan  harga  fungsi  f  di  setiap padang koordinat (x,y) Jika x,y dan f semuanya berhingga (finite),  dan  nilainya  diskrit,  maka  gambarnya  disebut citra  digital  (gambar  digital).  Sebuah  citra  digital  terdiri dari  sejumlah  elemen  yang  berhingga,  di  mana  masing- masing  mempunyai  lokasi  dan  nilai  tertentu.  Elemen- elemen  ini  disebut  sebagai picture  element,  image element , pels atau pixel .[9]

## C. Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  citra  digital  adalah  sebuah  disiplin  ilmu yang  mempelajari  hal-hal  yang  berkaitan  dengan perbaikan kualitas gambar (peningkatan kontras, transformasi  wama,  restorasi  citra),  transformasi  gambar (rotasi, translasi, skala, transformasi geometrik), melakukan  pemilihan  citra  ciri  ( feature  images )  yang optimal  untuk  tujuan  analisis,  melakukan  proses penarikan informasi atau deskripsi objek atau pengenalan objek  yang  terkandung  pada  citra,  melakukan  kompresi atau  reduksi  data  untuk  tujuan  penyimpanan  data, transmisi  data,  dan  waktu  proses  data.  Input  dari pengolahan  citra  adalah  citra,  sedangkan  output-nya adalah citra hasil pengolahan[10].

## D. Jenis-jenis Citra Digital
Gambar 1. Tahap-tahap pengolahan citra [10]
Langkah-langkah  penting  dalam  pengolahan  citra  secara umum  dijabarkan  menjadi  beberapa  langkah;  Akuisisi Citra, Preprocessing ,  Segmentasi,  Representasi  dan Deskripsi,  Pengenalan  dan  Interpetasi,  dan  Basis Pengetahuan.
E. Jenis-Jenis Citra Digital Citra digital terdiri dari, citra biner, citra grayscale dan citra warna.
F. Elemen-elemen Citra Digital
Elemen-elemen  Citra  Digital  terdiri  dari,  Kecerahan ( brightness ),  Kontras  ( contrast ),  Warna  ( color ),  Bentuk ( shape ), dan Tekstur ( texture )
G. Operasi Pemotongan Operasi cropping adalah  pengolahan  citra  dengan kegiatan memotong satu bagian dari citra.
H. Operasi Citra Biner
Pengolahan  Citra  digital  membutuhkan  memori  yang jauh  lebih  besar  dibandingkan  dengan  pengolahan  tesk pada  komputer.  Untuk  menghemat  kebutuhan  memori, warna  citra  diubah  ke  tingkat  grayscale  terendah  yang berarti  citra  hanya  mengandung  informasi  hitam  atau putih  pada  piksel-piksel  penyusunnya,  yang  disebut  juga dengan  citra  biner,  sehingga  operasi  dapat  tetap dijalankan walaupun memori yang tersedia relatif kecil.
I. Geometri Pada Citra Sifat-sifat geometri dari objek bisa dipakai sebagai ciri objek  tersebut  di  dalam  citra,  yang  meliputi  ukuran, lokasi, bentuk, orientasi (sudut kemiringan objek terhadap garis  acuan  yang  digunakan),  dan  ciri  lain  yang  berguna untuk mengenali objek dalam citra yang dianalisis. Untuk mengenali  dan  menentukan  ciri-ciri  tersebut,  kita misalkan saja pada sebuah citra hanya terdapat satu objek sehingga  algoritma  untuk  menghitung  ciri-ciri  tadi  dapat langsung diterapkan dengan cara yang lebih sederhana.

## J. Pelabelan Komponen
Pada  Citra  mengandung  objek  lebih  dari  satu  maka ciri  mendasar  dari  masung-masing  objek  dapat  dihitung secara  sendiri-sendiri  melalui  operasi  pelabelan,  yaitu dengan  cara  menemukan  komponen  terkoneksi  dalam citra karena suatu komponen terkoneksi mewakili sebuah objek.
K. Filter Ukuran
Biasanya  setelah  citra  grayscale  diubah  menjadi  citra biner  melalui  proses  binerisasi,  pada  citra  masih  terdapat noise  akibat  kesalahan  dalam  mengelompokan  piksel- piksel  ke  dalam  golongannya  sehingga  komponen terkoneksi  dengan  ukuran  dibawah  nilai  tersebut  dapat berkelakuan sebagai noise . Filter ukuran digunakan untuk menghapus noise jenis ini.
L. Tresholding
Metode ini  menggunakan  nilai ambang T pada citra sebagai patokan untuk memutuskan sebuah piksel diubah menjadi hitam atau putih.
M. Viola-Jones
Metode viola - jones merupakan  salah  satu  metode pendeteksian  objek  yang  cukup  populer  dan  banyak digunakan  untuk  pengembangan  metode  lainnya,  metode viola-jones  dapat  memberikan  hasil  dengan  tingkat persentase  keakuratan  yang  cukup  tinggi  dan  dengan kecepatan pengenalan yang sangat tinggi hingga 15 frame per detik.

## N. Jarak Euclidean
Metode Euclidean adalah  suatu  metode  pencarian kedekatan  nilai  jarak  dari  2  buah  variabel,  selain  mudah metode  ini  juga  tidak  memakan  waktu,  dan  proses  yang cepat.

## O. IP Webcam
IP  Webcam  adalah  sebuah  aplikasi  Android  pada smartphone  yang  dapat  mengonversi  perangkat  Android menjadi  sebuah  kamera internet atau Internet  Protocol Camera,
P. Matlab MATLAB  ( Matrix  Laboratory )  adalah  sebuah program  pengembangan  untuk  analisis  dan  komputasi numerik  dan  merupakan  suatu  bahasa  pemrograman matematika  lanjutan  yang  dibentuk  dengan  dasar pemikiran  menggunakan  sifat  dan  bentuk  matriks. MATLAB telah berkembang menjadi sebuah environment  pemrograman  yang  canggih  yang  berisi fungsi-fungsi  built-in  untuk  melakukan  tugas  pengolahan sinyal,  aljabar  linier,  dan  kalkulasi  matematis  lainnya [11].

## Q. GUI Matlab
GUI  atau  Graphical  User  Interface  merupakan tampilan  grafis  yang  memudahkan  user  berinteraksi dengan  perintah  teks.  Dengan  GUI,  program  menjadi lebih  friendly,  sehingga  user  mudah  menjalankan  suatu aplikasi program [12].

## III. METODE PENELITIAN
A. Perancangan Pengambilan Data
Gambar 2. Koneksi Laptop dan Smartphone
Gambar 3. Alat bantu peragaan pengambilan citra wajah
Pengambilan  data  citra  dilakukan  secara  langsung, dengan jumlah data basis 50 citra dan data uji 100 citra.
B. Perancangan Kerja Perangkat Lunak Sistem.
Perancangan  perangkat  lunak  sistem  pengenalan wajah  memiliki  beberapa  ketentuan  agar  sistem  dapat berjalan  dengan  baik,  ketentuan  tersebut  adalah  sebagai berikut:
1. Input  citra  menggunakan  kamera  smartphone  HTC one M9 dengan format file JPEG/JPG dengan resolusi 1920x1920 px.
2. Kamera  smartphone  terhubung  secara wireless pada laptop dengan sistem Internet Protocol Camera . 3. Menggunakan  metode viola-jones untuk  mendeteksi area wajah khususnya pemotongan citra kedua mata.
4. Menggunakan  metode euclidean  distance untuk menghitung jarak antara PD.
5. Menggunakan  nilai  PD  sebagai  dasar  dalam  sistem pengenalan wajah.
6. Data  basis  yang  tersimpan  berisikan  5  citra  wajah pada setiap 10 orang yang terdiri dari 5 laki-laki dan 5 perempuan.
7. Pengujian  Sistem  pengenalan  wajah  menggunakan 100  data  citra  dengan  masing-masing  10  citra berdasarkan 10 orang (5 laki-laki & 5 perempuan).
8. Jarak pengambilan citra wajah berjarak 30 cm ±0.5.
9. Posisi  wajah  khususnya  mata  diatur  dan  dibatasi posisinya  dengan  hanya  boleh  menghadap  kearah depan  lurus  ke  kamera  secara  horisontal  serta  posisi kepala tegap lurus vertikal.
10. Ekspresi  wajah  normal  dengan  Keadaan  mata diusahakan  dalam  posisi  terbuka  lebar  (besar)  tidak dengan  keadaan  mata  sipit  (kecil)  atau  menjulingkan mata  secara  sengaja  serta  dengan  tidak  menggunakan bantuan tangan dan alat bantu lainnya.
11. Sistem  pengenalan  wajah  hanya  dapat  mengenali apabila  menunjukkan  wajah  secara  utuh  tanpa tertutupi  atau  terhalangi  oleh  benda  apapun  terutama pada bagian wajah khususnya mata.
12. Pencahayaan pada lingkungan sekitar setidaknya harus terang  (minimal  harus  ada  sumber  cahaya  yang menuju ke wajah untuk ditangkap kamera).
Maka dengan ketentuan diatas dibuatlah sebuah sistem pengenalan wajah sebagai berikut:
Citra Wajah Grayscale Deteksi Kedua Mata (Viola Jones) Mulai Pengambilan Citra Thresholding Gambar Kedua Mata Selesai Cropping Kedua Mata Basis Data Nilai PD Kedua Mata Terdeteksi Filter Tetangga Invers Citra Filter Ukuran Pengisian Nilai Kosong Pelabelan Pencarian Centroid
Pencarian nilai PD ( Euclidean Distance)
Nilai Pupillary
Distance ?

## Penyimpanan Citra
Gambar 4. Diagram alir perancangan kerja perangkat lunak sistem pengenalan wajah
C. Perancangan Pengujian Sistem Pengujian  pada  basis  data  dilakukan  dengan mengunakan  basis  data  itu  sendiri,  diketahui  terdapat  50 sample  citra  pada  basis  data,  untuk  menghitung  tingkat akurasi  dari  pada  basis  data  maka  dengan  menggunakan persamaan dibawah.
Pengujian  sistem  pengenalan  wajah  dilakukan  untuk mengetahui  tingkat  akurasi  sistem  yang  telah  dibangun, diketahui terdapat 100 sample citra sebagai data uji, untuk menghitung  tingkat  akurasinya  digunakanlah  persaman sebagai berikut.
Proses  pengujian  dapat  dilihat  melalui  diagram  alir sebagai berikut.
Mulai Pengambilan Citra Pengolahan Citra Jarak Pupil mata Pencocokan Citra Citra Wajah Target 75% Perhitungan Akurasi Selesai Basis Data Pengambilan Ulang Data Citra Gambar 5.  Diagram alir perancangan pengujian Pengujian basis data

## D. Perancangan GUI Sistem
Gambar 6. Perancangan tampilan GUI pengambilan data
Gambar 7. Perancangan tampilan GUI pengujian data

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Keterangan Proses Pengolahan Citra
Berikut  ini  merupakan  hasil  dari  pada  proses Pengolahan  citra  yang  di  dapat  ditampilkan  melalui  GUI MATLAB yang telah di rancang.
Gambar 8. Pengambilan Citra
Proses  Pengambilan  citra  secara  langsung  melalui kamera smartphone yang  telah  dihubungkan  secara wireless 1. Proses Gayscale
Pada gambar 9, adalah proses dari citra warna ke citra grayscale .
Gambar 9. Pengambilan Citra
2. Proses Viola - Jones & Cropping Pada  gambar  10  merupakan  hasil  dari  proses Viola- Jones dan melakukan cropping pada citra.
Gambar 10. Viola - Jones & Cropping 3. Proses Tresholding Pada Gambar 11, merupakan proses dari thresholding untuk daerah mata. Gambar 11. Tresholding 4. Proses Invers Pada  gambar  12  merupakan  hasil  dari  citra  threshold ke citra yang sudah di invers .
Gambar 12. Invers
5. Proses Filter Tetangga Pada  gambar  13  merupakan  hasil  dari  citra  yang  di invers ke bentuk proses filter tetangga. Gambar 13. Filter Tetangga 6. Proses Filter Ukuran Pada  gambar  14  merupakan  proses  dari  hasil  filter tetangga ke filter ukuran. Gambar 14. Filter Ukuran 7. Proses Pelabelan Pada gambar 15, merupakan hasil dari filter ukuran ke proses pelabelan. Gambar 15. Pelabelan
8. Proses Pencarian Centroid
Pada  gambar  16  merupakan  hasil  akhir  dari  proses pencarian centroid . Gambar 16. Pencarian Centroid Menghitung Nilai
Pupillary Distance Setelah Mengetahui titik centroid pada pupil mata kanan dan kiri, maka  selanjutnya  adalah  melakukan  proses  perhitungan jarak  antar  pupil  mata  melalui  perhitungan  sebagai berikut.
Gambar 17. Tampilan GUI
Gambar 18. Penyimpanan Citra

## 9. Hasil Pengolahan Citra
Berdasarkan  Proses  pengolahan  citra  pada  proses sebelumnya  maka  dengan  melakukan  pemrosessan  pada 50 sample citra basis data dengan hasil sbb.
Table I

## Hasil Pengolahan Citra
No. Data Citra Nilai PD (px) No. Data Citra Nilai PD (px) 1 L(1) 458,0563 1 P(1) 419,6009 2 L(1) 460,1696 2 P(1) 422,9218 3 L(1) 461,1224 3 P(1) 418,0881 4 L(1) 461,0923 4 P(1) 420,3653 5 L(1) 463,3248 5 P(1) 418,1277 6 L(2) 451,1379 6 P(2) 448,1504 7 L(2) 453,5757 7 P(2) 447,5257 8 L(2) 451,9672 8 P(2) 445,8844 9 L(2) 451,6505 9 P(2) 446,3926 10 L(2) 453,8625 10 P(2) 450,9378 11 L(3) 500,8454 11 P(3) 412,6265 12 L(3) 500,8706 12 P(3) 408,3207 13 L(3) 502,0355 13 P(3) 409,7308 14 L(3) 505,8747 14 P(3) 409,7215 15 L(3) 503,0878 15 P(3) 412,4687 16 L(4) 469,5363 16 P(4) 435,6867 17 L(4) 470,0423 17 P(4) 433,3541 18 L(4) 469,1004 18 P(4) 433,4137 19 L(4) 470,7736 19 P(4) 430,1859 20 L(4) 465,9149 20 P(4) 433,5561 21 L(5) 470,9207 21 P(5) 416,3964 22 L(5) 475,2740 22 P(5) 412,9445 23 L(5) 474,9300 23 P(5) 414,5848 24 L(5) 475,6406 24 P(5) 417,4992 25 L(5) 473,0995 25 P(5) 416,4354
Berdasarkan  nilai  diatas  maka  di  dapatkanlah  hasil pengolahan  nilai  untuk  mencocokan  wajah  seseorang melalui range sebagai berikut.
Tabel II Range Nilai PD (Px) No. Data Citra Range Nilai PD (Px) Min Maks 1 L(1) 458,0563 463,3248 2 L(2) 451,1379 453,8625 3 L(3) 500,8454 505,8747 4 L(4) 465,9149 470,7736 5 L(5) 470,9207 475,6406 6 P(1) 418,0881 422,9218 7 P(2) 445,8844 450,9378 8 P(3) 430,1859 435,6867 9 P(4) 430,1859 435,6867 10 P(5) 412,9445 417,4992

## B.
Proses Pelatihan Citra Basis Tabel III Hasil Pelatihan Citra Basis No. Data Citra Nilai PD  Target  Hasil   Keterangan 1 L(1) 461,1224 L(1) L(1) Benar 2 L(2) 451,6505 L(2) L(2) Benar 3 L(3) 500,8706 L(3) L(3) Benar 4 L(4) 470,0423 L(4) L(4) Benar 5 L(5) 475,2740 L(5) L(5) Benar 6 P(2) 448,1504 P(2) P(2) Benar 7 P(2) 445,8844 P(2) P(2) Benar 8 P(3) 409,7215 P(3) P(3) Benar 9 P(4) 430,1859 P(4) P(4) Benar 10 P(5) 414,5848 P(5) P(5) Benar
Untuk  Mengetahui  tingkat  akurasi  dari  pada  citra  basis data maka dilakukan dengan persamaan sebagai berikut.

## C. Proses Pengujian Citra
1. Hasil  Pengujian  Bernilai  Benar,  perhatikan  pada gambar  19  adalah  hasil  pengujian  yang  prosesnya benar. Gambar 19. Hasil Pengujian Benar
2. Hasil  Pengujian  Bernilai  Salah,,  perhatikan  pada gambar  20  adalah  hasil  pengujian  yang  prosesnya benar.
Gambar 20. Hasil Pengujian Salah
3. Hasil  pengujian  bernilai  salah,  perhatikan  pada gambar  19  adalah  hasil  pengujian  yang  prosesnya benar.
Gambar 21. Hasil Pengujian Salah
4. Hasil Pengujian Sistem Pengenalan Wajah, perhatikan  tabel  IV  dan  V,  tabel  berdasarkan  laki- laki dan perempuan.
Tabel IV

## Tabel Hasil Pengujian Laki-laki
No Data Citra Nilai PD  Target  Hasil  Keterangan 1 L(1) 460,2404 L (1) L (1) Benar 2 L(1) 460,2677 L (1) L (1) Benar 3 L(1) 459,8765 L (1) L (1) Benar 4 L(1) 458,2326 L (1) L (1) Benar 5 L(1) 459,3864 L (1) L (1) Benar 6 L(1) 457,9766 L (1) N/A Salah 7 L(1) 462,1760 L (1) L (1) Benar 8 L(1) 460,7670 L (1) L (1) Benar 9 L(1) 460,9283 L (1) L (1) Benar 10 L(1) 460,8630 L (1) L (1) Benar 11 L(2) 453,3203 L (2) L (2) Benar 12 L(2) 452,9241 L (2) L (2) Benar 13 L(2) 453,4541 L (2) L (2) Benar 14 L(2) 452,3379 L (2) L (2) Benar 15 L(2) 452,8612 L (2) L (2) Benar 16 L(2) 452,9302 L (2) L (2) Benar 17 L(2) 451,4959 L (2) L (2) Benar 18 L(2) 451,5008 L (2) L (2) Benar 19 L(2) 453,2106 L (2) L (2) Benar 20 L(2) 452,2147 L (2) L (2) Benar 21 L(3) 503,8953 L (3) L (3) Benar 22 L(3) 500,9384 L (3) L (3) Benar
No Data Citra Nilai PD  Target  Hasil  Keterangan 23 L(3) 504,9970 L (3) L (3) Benar 24 L(3) 505,4011 L (3) L (3) Benar 25 L(3) 504,7332 L (3) L (3) Benar 26 L(3) 505,2240 L (3) L (3) Benar 27 L(3) 504,4823 L (3) L (3) Benar 28 L(3) 503,6733 L (3) L (3) Benar 29 L(3) 503,0324 L (3) L (3) Benar 30 L(3) 505,9923 L (3) N/A Salah 31 L(4) 461,0708 L (4) L (1) Salah 32 L(4) 467,5596 L (4) L (4) Benar 33 L(4) 466,2823 L (4) L (4) Benar 34 L(4) 471,6924 L (4) L (5) Salah 35 L(4) 475,3116 L (4) L (5) Salah 36 L(4) 464,2413 L (4) N/A Salah 37 L(4) 473,8034 L (4) L (5) Salah 38 L(4) 466,2376 L (4) L (4) Benar 39 L(4) 464,5239 L (4) N/A Salah 40 L(4) 473,4734 L (4) L (5) Salah 41 L(5) 475,4318 L (5) L (5) Benar 42 L(5) 473,1243 L (5) L (5) Benar 43 L(5) 476,4913 L (5) N/A Salah 44 L(5) 474,1797 L (5) L (5) Benar 45 L(5) 471,5248 L (5) L (5) Benar 46 L(5) 473,8427 L (5) L (5) Benar 47 L(5) 469,9351 L (5) L (4) Salah 48 L(5) 471,6564 L (5) L (5) Benar 49 L(5) 473,8192 L (5) L (5) Benar 50 L(5) 473,6952 L (5) L (5) Benar

## Table V Tabel Hasil Pengujian Perempuan
No. Data Citra Nilai PD  Target  Hasil  Keterangan 1 P(1) 423,8036 P(1) N/A Salah 2 P(1) 420,0733 P(1) P(1) Benar 3 P(1) 418,8006 P(1) P(1) Benar 4 P(1) 420,7333 P(1) P(1) Benar 5 P(1) 421,2070 P(1) P(1) Benar 6 P(1) 417,8643 P(1) P(5) Salah 7 P(1) 417,0232 P(1) P(5) Salah 8 P(1) 420,9465 P(1) P(1) Benar 9 P(1) 418,9195 P(1) P(1) Benar 10 P(1) 420,9462 P(1) P(1) Benar 11 P(2) 451,7164 P(2) L(2) Salah 12 P(2) 451,7233 P(2) L(2) Salah 13 P(2) 447,5984 P(2) P(2) Benar 14 P(2) 450,4920 P(2) P(2) Benar 15 P(2) 450,0495 P(2) P(2) Benar 16 P(2) 451,4662 P(2) L(2) Salah 17 P(2) 452,6390 P(2) L(2) Salah 18 P(2) 448,9519 P(2) P(2) Benar 19 P(2) 448,1552 P(2) P(2) Benar 20 P(2) 444,9873 P(2) N/A Salah 21 P(3) 409,0690 P(3) P(3) Benar 22 P(3) 411,5062 P(3) P(3) Benar 23 P(3) 408,8588 P(3) P(3) Benar 24 P(3) 411,6259 P(3) P(3) Benar 25 P(3) 413,1246 P(3) N/A Salah 26 P(3) 409,4670 P(3) P(3) Benar 27 P(3) 408,6992 P(3) P(3) Benar 28 P(3) 405,7237 P(3) N/A Salah 29 P(3) 405,6460 P(3) N/A Salah 30 P(3) 405,4259 P(3) N/A Salah 31 P(4) 433,8794 P(4) P(4) Benar 32 P(4) 432,5189 P(4) P(4) Benar 33 P(4) 434,1817 P(4) P(4) Benar 34 P(4) 433,4522 P(4) P(4) Benar 35 P(4) 429,6893 P(4) N/A Salah 36 P(4) 428,7679 P(4) N/A Salah 37 P(4) 430,2370 P(4) P(4) Benar 38 P(4) 431,9831 P(4) P(4) Benar 39 P(4) 432,0929 P(4) P(4) Benar 40 P(4) 430,7099 P(4) P(4) Benar 41 P(5) 418,7949 P(5) N/A Salah 42 P(5) 418,8537 P(5) N/A Salah 43 P(5) 414,0610 P(5) P(5) Benar 44 P(5) 416,3511 P(5) P(5) Benar 45 P(5) 415,2278 P(5) P(5) Benar 46 P(5) 414,4714 P(5) P(5) Benar 47 P(5) 414,6947 P(5) P(5) Benar 48 P(5) 415,1542 P(5) P(5) Benar 49 P(5) 414,0095 P(5) P(5) Benar 50 P(5) 415,5658 P(5) P(5) Benar
Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem  pengenalan wajah  pada  tabel  IV dan  V  maka  untuk  mengetahui  nilai tingkat akurasinya sebagai berikut.
Dan  untuk  tingkat  akurasi  laki-laki  berdasarkan  tabel  IV adalah sebagai berikut.
Dan  untuk  tingkat  akurasi  Perempuan  berdasarkan  tabel 4.5 adalah sebagai berikut.
% 68 % 100 50 16 50 (%)     empuan AkurasiPer

## V. KESIMPULAN
A. Kesimpulan sebagai berikut sebagai berikut:
1) Pengujian  sistem  pengenalan  wajah  yang  telah dirancang  dalam  penelitian  ini  memiliki  tingkat akurasi  73%.  Akurasi  pada    laki-laki  sebesar  78% dan 68% pada perempuan.
2) Metode viola-jones dan Euclidean  Distance dapat digunakan dengan baik.
3) GUI  MATLAB  yang  di  rancang  dapat  digunakan dan berjalan dengan baik
4) Kecepatan  rata-rata  proses  pencocokan  citra  wajah adalah sekitar 2-3 detik.

## B. SARAN
Saran untuk pengembangan kedepannya yakni perlu adanya  perbaikan  pada  alat  peragaan  dan  perancangan perangkat  lunak  untuk  menghasilkan  sebuah  sistem pengenalan  wajah  yang  lebih  baik.  Serta  perlu  adanya kontrol variable yang berpengaruh pada pengambilan citra sepertihalnya pencahayaan.

## REFERENSI
[1]  Darma  putra, Sistem  Biometrika  (Konsep  Dasar, Teknik  Analisa  Citra,  dan  Tahapan  Membangun Aplikasi  Sistem  Biometrika) .  Yogyakarta:  penerbit andi, 2009.
[2]  H.  .  Fatta, Rekayasa  Sistem  Pengenalan  Wajah ,  1st ed. Yogyakarta: penerbit andi, 2009.
[3]  N.  Dodgson, Variation  and  extrema  of  human interpupillary distance , vol. 5291. 2004.
[4]  R.  W.  A.  Puri,  “Pengenalan  wajah  menggunakan alihragam wavelet haar dan jarak euclidien,” J. Tek. Elektro , vol. 0, pp. 1–7, 2010.
[5]  M.  S.  Anam  and  S.  Islam,  “Face  recognition  using genetic  algorithm  and  back  propagation  neural network,” Proc. … , vol. I, pp. 18–21, 2009.
[6]  Ahsanul  Intishor,  “Pengenalan  Wajah  dengan Menggunakan  Metode  Centroid  dan  Geometric Mean,”  Universitas  Islam  Negei  Maulana  Malik Ibrahim Malang Untuk, 2015.
[7]  ILHAM
ANDRIAN,
“PERBANDINGAN METODE  VIOLA  JONES  dengan  METODE ROBERTS  CROSS  pada  sistem  PENGENALAN WAJAH,” J.  Chem.  Inf.  Model. ,  vol.  53,  no.  9,  pp. 1689–1699, 2013.
[8]  D. Nugraheny, “Metode Nilai Jarak Guna Kesamaan
Atau  Kemiripan  Ciri  Suatu  Citra  (Kasus  Deteksi Awan  Cumulonimbus  Menggunakan  Principal Component  Analysis),” Angkasa  J.  Ilm.  Bid. Teknol. , vol. 7, no. 2, p. 21, 2017.
[9]  F.  A.  Hermawati, Pengolahan  Citra  Digital ,  1st  ed. Yogyakarta: penerbit andi, 2011.
[10]  V. S. T d Sutoyo, Edy Mulyanto, Teori Pengolahan
Citra  Digital ,  1st  ed.  Yogyakarta:  Penerbit  Andi,
2009.
[11]  Sahid, Pengantar  Komputasi  Numerik  dengan MATLAB , 1st ed. Yogyakarta: penerbit andi, 2005.
[12]  Y. N. Erick Paulus, cepat mahir GUI Matlab , 1st ed. Yogyakarta: penerbit andi, 2007.