PENGARUH DEKOMPOSISI CITRA PENGARUH DEKOMPOSISI CITRA MENGGUNAKAN WAVELET PADA PENGENALAN WAJAH DI APLIKASI MOBILE.
TESIS
PENGARUH DEKOMPOSISI CITRA
MENGGUNAKAN WAVELET PADA PENGENALAN
WAJAH DI APLIKASI MOBILE
YULIUS HARJOSEPUTRO
No. Mhs : 135302027/PS/MTF
PROGRAM STUDI MAGISTER TEKNIK INFORMATIKA
PROGRAM PASCASARJANA
UNIVERSITAS ATMA JAYA YOGYAKARTA
2014
UNIVERSITAS ATMA JAYA YOGYAKARTA
PROGRAM PASCASARJANA
PROGRAM STUDI MAGISTER TEKNIK INFORMATIKA
PERNYATAAN
Bersamaan dengan penelitian ini, maka saya yang bertanda tangan di bawah
ini :
Nama
: YULIUS HARJOSEPUTRO
Nomor Mahasiswa
: 13 53 02027/PS/MTF
Konsentrasi
: Soft Computing
Judul Tesis
: Pengaruh Dekomposisi Citra Menggunakan Wavelet
Pada Pengenalan Wajah Di Aplikasi Mobile
menyatakan bahwa penelitian ini adalah hasil karya sendiri dan bukan duplikasi
dari karya tulis yang telah ada sebelumnya. Karya tulis yang telah ada sebelumnya
dijadikan oleh penulis sebagai acuan untuk melengkapi penelitian dan dinyatakan
secara tertulis dalam penulisan acuan dan daftar pustaka.
Demikian pernyataan ini dibuat untuk digunakan sebagaimana mestinya.
Yogyakarta, 30 September 2014
Yulius Harjoseputro
iv
INTISARI
Angka kejaha
kejahatan
sejak
hattan
ha
ta konvensionall di Indonesia seja
jaak tahun 2010 sampai tahun
2014 menunjukan
menunjukaan peningkatan yang
y ng signifikan, bahkan pada
ya
daa ttahun
ahun 2014 ini, tingkat
kejahatan konvensional
Indonesia
ko
onvensionall di Indo
onesia mencapai 24.044 kasus. Akan
Aka
k n tetapi terdapat
kendala da
dalam penyelesaian kkejahatan
e ah
ej
ahat
a an
n iini
ni yakni
yak
a ni
n pengenalan da
data
t dari pelaku
kriminalitas.
krimin
nalitas.
al
Oleh karena it
diperlukan
untuk
mengenali
itu
u di
iperlukan suatu sistem un
ntu
tuk
k me
m
ngen
nali wajah
h se
sseseorang
seorang
yang
membantu
dalam
mengenali
seseorang
ya dapat m
embantu dala
em
am meng
m
engenal
alii da
ddatata- da
ta
data
t dari seseor
ta
ran
ang
g pelaku ttersebut,
e sebut,
er
apakah meru
merupakan
pelaku
kriminalitas
m
eru
rupa
p kan pe
pela
lak
la
ku kriminalita
as yang baru at
atau
au sudah
ah ppengalaman
enga
en
galaman da
ga
ddalam
lam
melakukan
tindakan
Dalam
penulis
melakukan
melaku
kuk
ku
kan tindak
kan
akan
ak
an kriminalitas. Dal
alam hal ini penul
ulis
is melak
akuk
ak
ukan
uk
an ppenelitian
enelit
itia
it
i n
tentang
wajah
menggunakan
eigenface
sebagai
tenttan
ang
g pe
ppengenalan
ngen
en
nal
a an w
ajah dengan meng
aj
nggunakan metode
de eigenf
nfac
nf
a e seb
ebag
eb
agai
ag
ai metode
metod
de
menambahkan
proses
dekomposisi
menggunakan
wavelet
yyang
ya
ng ddigunakan
igunak
akan dan men
ak
enambahkan pro
oses dekompos
sis
isi citra men
ngg
g unak
kan
n wa
w
velett
sebagai
pengenalan
seba
se
bag
ba
gai bagian
baagi
g an dari proses
es pr
ppreprocessing
eprocesssin
ng pada peng
ngeenalan wajah ttersebut.
ersebuut.
Hasil
telah
dilakukan
tingkat
H
asil dari penelitian
penelittia
ian
n yang te
elaah dilakuk
ukaan menunjukan bahwa
bahwa ti
ting
ngka
ng
k t
terbaik
diperoleh
menggunakan
metode
akurasii te
ak
terb
r aik yang dipero
oleh
eh meng
ggu
unakan m
etode eigenface ddan
an de
ddekomposisi
ko
omp
mpos
osis
os
ii
proses
pengenalan
wajah
ccitra
ci
tra ssebagai
ebagai
ai bagian
bag
agian dalam pr
pros
oses pe
eng
genalaan w
ajah adalah
h ssebesar
ebesar 880%
eb
0 ddengan
0%
enga
en
gan
ga
waktu
pengenalannya
1041,4
mss de
dengan
menggunakan
berukuran
wakt
tu pengenal
lan
anny
nyaa sebesarr 10
1041,
,4 m
den
ngan men
ngg
ggun
unakan citraa beruk
ukuran
k
64x64
Berdasarkan
tingkat
64x6
64 piksel. Berdas
sar
arka
kan
n ting
gka
k t aakurasi
kurras
asi ddan
an kecepatan
keece
cepa
pata
tan waktu yang ddihasilkan
ihasilkan
n
dalam
dekomposisi
dala
am peneltian ini, maka
mak
akaa dapat
dapa
da
patt ditarik
diitarik
k kesimpulan
kesi
ke
simp
mpul
ulaan bahwa dengan de
eko
k mpossis
isi
eigenface
wajah
citra
a menggunakan wavelett ddan
a metode eige
an
genf
nface pada pengenalan wa
ajah ddapat
apat
mempengaruhi
kecepatan
tingkat
akurasi
dalam
melakukan
mem
me
mpenga
mpen
garu
ruhi
hi pada
pada kecepa
p tan waktu dan ting
gkat akuras
asii da
dala
lam
m me
m
ela
lak
la
kukan
n
pengenalan
wajah.
pengen
enal
alan w
ajjah
ah.
Kata Kunci : eigenface, dekomposisi
dekomposis
isi ci
is
citra, wavelet, konvensional.
v
ABSTRACT
Rate of conventional
in Indonesia
all crime
cri
rime
i
Indoneesi
siaa since 2010 until 2014 showed a
significant increase, ev
even
ven in 2014, rate of convetional
convetiona
naal crime in Indonesia reached
completion
24.044 case. However,
How
wever,
ev there are obstacles in the com
mpl
plet
e ion of this crime the
perpetrators
introduction ooff ddata
ata from perpet
etrators of crime.
et
Therefore
system
recognize
Ther
ereefore we need a syst
er
stem
st
m tto
o re
reco
cogn
co
gnizee face of someonee who
gn
w o can help for
wh
identifying
person
perpetrators,
perpetrators
identify
yin
ing data of a pe
ers
rson
o from
m the
th
he pe
perp
r et
etraato
tors
r , wh
whether the perpet
etra
et
r tors is a new
ra
offender
performing
criminal
the of
ffender crime oorr ha
have
ve experience in per
erfo
orm
rmin
ing
in
g cr
crim
iminal acts. In th
im
this case the
authors
recognition
using
eigenface
method
au
uth
thors conducted
cond
ducted a study on face
fac
acee re
reco
cogn
co
gnition usin
gn
ng eigenf
nface metho
nf
hood as the
method
decomposition
m
ethod uused
sed
se
d an
aand
d add th
thee process im
image deco
omp
mpos
o ition using
usi
sing
ng as
as part of
of the
preprocessing
prepro
oce
cess
ssin
ss
ing
in
g on the
he fface
ace recognition.
results
conducted
shows
that
level
The resu
Th
ult
ltss off tthe
he research that hhas
as been conducte
ted sh
how
o s th
hat tthe
he bbest
est lev
vel
eigenface
decomposition
of aaccuracy
ccur
cc
u acy using
us
eige
genf
nface method and
an the image de
decompos
sit
ition aass part
part of the
th
he
process
recognition
introduction
1041,4
mss by
proc
pr
oces
oc
e s off fface
ace recognit
itio
ion is 80% with
wit
ith the introduc
ucttion of timee ooff 10
041
41,4
,4 m
using thee image
us
i age size 64x64
im
64 pixels. Based
Baaseed on the level
leeve
vel of accuracy and
an
nd speed
sppee
eed
d of tthe
he
resulting
research,
concluded
decomposition
resu
re
s ltin
ng time in this researc
rch,
h it can be conclud
ded that image decomp
mppositio
on uusing
sing
wavelet
method
face
recognition
speed
w
aveleet aand
nd eigenface meth
hod on fac
ce recog
gni
niti
tion time can affect
afffe
fect
ct the
he spe
eed and
llevel
evel of
o accuracy
accurac
acy
y in performing
performin
ng face
f ce recognition.
fa
reccogniiti
tion
on.
Keyword
decomposition,
wavelet,
Key
yw
yword
: eigenface, iimage
mage
ma
ge dec
ecom
mposi
sittion
on, wa
wave
vele
lett, conventional.
vi
KATA PENGANTAR
Puji syukur kepa
kepada
pad
pa
da Tuhan yang Maha Esa aatas
da
tass berkat dan bimbingan-Nya
ta
sehingga penulis
penul
ulis
ul
is dapat menyelesaikan
menyeleesaikan pembuatan tesis ini dengan
den
nga
gan baik. Tujuan dari
pembuatan
pembuaata
tan tesis inii adalah
ad
dal
alah
ah sebagai
sebag
ag
gaii ssalah
alah
al
h ssatu
atu
u syarat
sya
y ra
ya
ratt untuk
u tuk mencapaii derajat
un
derajat sarjana
Magister
Informatika
Maagister Teknik
Tek
ekni
ek
n k Info
formatika dari
fo
ri Program
Pro
rogr
gram
gr
am Pascasarjana
Pascasarj
rjjan
ana Universitas
Unniv
i ersitas Atma
Atm Jaya
Yogyakarta.
Yogyak
akar
ak
arta
ar
ta.
ta
Penulis
menyadari
dalam
Penuli
liss menyad
li
adari bahwa dala
lam pembuatan
n ttesis
esis inii ti
ttidak
dak
k terlepas
terl
te
rlep
rl
epas dari
ep
darri
bantuan
langsung
maupun
langsung.
Oleh
ba
be
berbagai
pihak bbaik
aik secara lan
ai
angsung maup
upun tidak langsun
un
ng. O
leh
le
h sebab
seba
se
b b
itu,
penulis
terima
itu
it
u, pen
enullis mengucapkan
en
mengucapkan ter
erim
ma kasih
h kkepada:
epadaa:
1.
Tuhan ya
Maha
Kuasa
memberikan
kesehatan
yang
ng M
aha Ku
Kuas
sa yyang
an
ng sselalu
elal
alu memb
mber
erik
ikan berkat kese
seehatan dan
n
inspirasi ide kepada
kepaada
d penulis.
pen
enul
u is.
2.
Professor
P
rofesso
f sorr Ir.
Ir Suyoto,
Suyo
Su
yoto
yo
to,, M.Sc., Ph.D. selaku
to
sel
elak
aku
ak
u Dosen
Dose
Do
sen Pembimbing
Pembimbi
b biing I yangg
dengan sabar telah mem
memberikan
sehingga
mbe
berika
kan
ka
n bimbingan, kritik, dan saran sehingg
ggaa
gg
tesis ini dapat diselesaikan dengan sangat baik.
3.
3.
Bapak
M.T.
selaku
Dosen
Pembimbing
Bapa
B
apa
pak
k B.
B Yudi
Yuddi Dwiandiyanta,
Dwia
Dw
iand
ia
ndiy
nd
iyan
iy
a taa, S.T.,
S.T.
S.
T., M
T.
.T.
T. sel
elak
el
aku
ak
u Do
Dose
sen
n Pe
Pemb
mbiimbi
mb
imbi
bing
ng II
yang
bimbingan,
yang telah
tellah memberikan
memberika
kan bimbinga
ka
gaan, kritik, ddan
an saran
an ssehingga
ehin
eh
ingg
in
gga te
gg
tesis ini
dapat diselesaikan den
dengan
ngan sangatt baik.
baik.
4.
Suselo,
M.T.
Bapak Thomas Suselo
o, S.T., M.T
T. selaku Dosen Penguji yang dengan
luar biasa telah memberi
memberikan
bimbingan,
rikan bim
ri
mbingan, kritik, dan saran sehingga tesis
ini dapat terselesaikan dengan
denggan
n sangat baik.
5.
Orang tua yang telah memberikan doa, dukungan , dan semangat untuk
dapat menyelesaikan tesis ini.
vii
6.
Sarah Renata yang senantiasa menjadi penyemangat dan selalu
mendukung penulis dan memberikan
memb
me
mberikan idemb
ide ide yang brilian serta menjadi
penelitian
subjek penel
ellit
itia
ian dalam pembuatan tesis in
ia
ini.
i
i.
7.
Carlo
membantu
tentang
Carl
rllo yang selalu me
emb
m antu dalam memahami tent
ntan
nt
a g pengolahan citra
an
penggunaan
bahasa
pemrograman
dibutuhkan
serta peng
n gu
guna
naan bah
na
ahas
ah
asaa pe
as
pemr
mrog
mr
gra
rama
man
ma
n PHP
P P yang dib
PH
but
utuhkan dalam
pembuatan
pe
emb
m uatan
n tesis ini.
8.
Veky
dalam
Vek dan
an
n Edwin
Edw
d in yang sudahh membantu dal
lam
m ppembuatan
embu
uat
atan
an design
design un
untuk
aplikasi
ap
pli
lika
k si dalam
am tesis ini.
9.
Veky,
Natan,
Carlo,
Ozzi,
Igid, Johan, V
eky,
ek
y Edwin, N
atan, Carlo
lo,, Tanti, Sarah, Do
Dody, Oz
Ozzi
zi,, da
zi
ddan
n
teman
semua
rela
kampus
te
tema
m n – teman semu
mua yang
g ddengan
engan
n rel
ela datang ke ka
amp
mpus hhanya
anyaa uuntuk
nt
ntuk
sebagai
diambill wajahnya
waja
wa
jahn
h ya seb
ebag
gai oobjek
bjjek
k ppenelitian.
enelitian.
en
n.
10. Semua teman- tteman
eman
em
n yyang
a g tida
an
ak ddapat
apa
patt penulis sebutkan sat
tu per sa
satu
tidak
satu
berarti.
yang ttelah
elah
lah memberikan
mem
embe
beri
be
rika
ri
k n dorongan dan
an ssemangat
eman
em
anga
an
gatt ya
ga
yang sangat be
bera
rarti.
ra
‘Tiada
gading
yang tak retak’, bahwa penulis
Seperti kata pepatah ‘Ti
Tiiad
adaa ga
gad
di
ding
penu
uliis
menyadari bahwa penulisan tesis ini memiliki banyak kekurangan dan jjauh
me
auh da
au
dari
ri
sempurna.
sse
mpur
mp
urna
ur
na.. Oleh
Oleh sebab
seb
ebab
ab itu,
itu
tu, penulis
penu
pe
nuli
nu
l s terbuka
li
terb
te
rbuk
rb
ukaa dengan
uk
deng
de
ngan
ng
an kritik
kri
riti
tik
ti
k dan
dan saran
sarran yang
sa
yan
ya
ng
membangun
mengenai
memb
m
emb
mban
angu
an
gun
gu
nm
eng
nggen
enai
ai penulisan
an tesis ini.
Akhir kata, semoga penulisan
penul
uliisan tesis iini
ul
ni dapat berguna dan bermanfaat bagi
semua pihak.
Yogyakarta, 30 September 2014
Penulis
viii
DAFTAR ISI
INTISARI ..............................................................................................................
....................................................................
..
............................................. v
.................................................................
..
..................................... vi
ABSTRACT .......
..........................................................................................................
KATA PENGA
PENGANTAR
.........................................................................................
GANTAR ...........
GA
................................................................................... vii
SI...........................
.................................... ............................................................... ix
DAFTAR IISI
.........................................................................................................
DAFTAR
GAMBAR
AR GAMBA
AR .............................................................................................
.......................................................................................................................... xii
DAFTAR
DAFT
FTAR TABEL
FT
L ...............................................................................................
.............................................................................................................. xiv
BA
AB I PENDAHULUAN
PEND
DAHUL
LUA
U N ......................................................................................
...................................................................................................................... 1
BAB
1.1 Latar
Lata
La
tar B
ta
elakangg ............................................................................................
....................................................................
.
........................................1
Belakang
1.2 Rumusan
Masalah
Rumu
Ru
musan Ma
mu
Mas
salah.......................................................................................
..............................................................................................5
1 3 Batasan
1.
Ba
n Masa
M
asalah .........................................................................................
...............................................................................................6
1.3
Masalah
1 4 Keaslian
1.
Keassli
lian Penel
elit
i ian ..................
..........................................................................7
1.4
Penelitian
.....................................................................................
1.5 Manfaat
Manf
Ma
n aat Penelitian
Peneliiti
tian
a ......................................................................................
.................................................................................
. ............7
1.5
Tu
Penelitian
n ........................................................................................
................................................................................................. ..7
1.6 Tujuan
1.7
1.7 Sistematika
Sistematika Penulisan
Penuli
lisaan .................................................................................
...........................................................................................8
BA II
II TINJAUAN
TIN
INJA
J UAN PUSTAKA
PUST
TAK
AKA DA
AN LAND
DASAN TEORI...
.................................. 10
10
BAB
DAN
LANDASAN
TEORI ..........................
Tinjau
uan Pustaka
Pustaka.......................................................................................
.......................................................................................................1
10
2.1 Tinjauan
10
Teo
ori
r .........................................................................................
...................................................................................................17
2.22 Landasan Teori
Pengolah
han Citra
Cit
itra
r ...............................................................................
......................................................................................17
2.2.1 Pengolahan
177
Waj
ajah
h ((Face
Face Rec
cog
ognitiion
on) ..................................
..............118
8
2.2.2 Pengenalan Wajah
Recognition)
.............................................
Algo
gori
ritm
tmaa Eigenface
Eige
Ei
genf
nfaace ....................................
........
.......................................18
8
2.2.3 Algoritma
.........................................................................
4 Transformasi
Tran
ansf
sfor
orrma
masi
si W
a elet .......................................................................
av
...................
................
..
. ..
..
..........................
....
.............20
0
2.2.4
Wavelet
2.2
2.4
4.1
1 Wavelet
Wave
Wa
vele
ve
lett Ha
Haar
ar ................................................................................
................................................................................... 221
1
2.2.4.1
PENEL
ELIT
EL
I IA
AN ......................................................... 23
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
.......................................................................................2
23
3.1 Metode Observasi .....................................................................................
23
3 2 Metode Penelitian Kepustakaan (Library Research) ................................
3.
..................................223
3
3.2
3 3 Metode
3.
Meto
Me
tode
to
de Dokumentasi
Dok
okum
umen
en
nta
tasi
si.................................................................................
si
...........................................................................................23
3.3
3 4 Metode
3.
Mettode
Me
tode Pembangunan
Pem
emb
bang
bang
ngun
unan
un
an
nP
eran
er
angk
an
g at Lunak
Lun
unak
ak ..................................................
...........................
.......................................................224
4
3.4
Perangkat
Annal
alis
isis
is
is Keb
eb
but
utuh
u an P
eran
er
angk
an
gkaat Lun
gk
nak
ak................................................
.... ..............................................
.. ..........24
3.4.1 Analisis
Kebutuhan
Perangkat
Lunak
3.4.
3.4.
4.2
2 Perancangan
Peranc
Pe
ncaangan
nc
an
Perang
ngkat Lunak ..........................................................
ng
........................................................................24
3.4.2
Perangkat
3.4
4.3
3 Implementasi
Im
Perangk
gkat Lunak
gk
Lun
nak
ak.........................................................24
3.4.3
Perangkat
at Lunak ..............................................................
...............................................................24
3.4.4 Pengujian Perangka
Perangkat
N & PEMBA
AHASAN ........................................ 25
BAB IV HASIL PENELITIAN
PEMBAHASAN
Aplik
kasi ......................................................................
.......................................................................25
4.1 Hasil Perancangan Aplikasi
............................................................................25
4.1.1 Class Diagram .........
...................................................................................
.........................................................................48
4.1.2 Physical Data Modell ..........................................................................
Aplik
kasi Android ...........................................48
4.1.3 Tampilan Antarmuka Aplikasi
.......................................................................... 48
4.1.3.1 Antarmuka Utama........................................................................
in ............................................................... 49
4.1.3.2 Antarmuka Menu Train
4.1.3.3 Antarmuka Menu Recognize ....................................................... 52
4.1.3.4 Antarmuka Details Recognize ..................................................... 53
4.1.4 Tampilan Antarmuka Aplikasi Web .................................................54
4.1.4.1 Antarmuka Menu Login .............................................................. 54
ix
4.1.4.2 Antarmuka Menu Utama ............................................................. 55
4.1.4.3 Antarmuka Menu Add New Data ................................................ 55
4.1.4.4 Antarmuka Menu Details
Det
etai
ails
ils Data Wajah ......................................... 56
4.1.4.5 Antarmuka Menu
Me Add New Image..............................................
Ima
mage
ge.............................................. 56
ge
Antarmuka
4.1.4.6 Antarm
muk
uka Menu Edit Data .........................................................
.......................................................... 57
Penelitian
..............................................................
4.2 Alur Penel
elit
el
itiian Yang Digunakan ............................
it
...................................57
....................................................................
4.3 Hasil Pe
Pengujian dan Analisis
An
.....................................................................60
Tingkat
Akurasi
Pengenalan
Variasi
4.3.1 Pengujian Tingka
at Ak
kur
uras
asii Pe
as
Peng
ngen
ng
nal
a an Dengan 1 Va
Vari
r asi Wajah ....61
4.3
4.
3.1.1 Peng
n uj
ng
ujia
ian
ia
n Meng
gguuna
naka
kan
ka
n D
atab
at
base
se 5 Data Wajah ......
................. 61
4.3.1.1
Pengujian
Menggunakan
Database
......................
Pengujian
Database
....................
4.3.1.2 Peng
nguj
ng
uji
jian Menggunakan D
a ab
at
abaase 110
0 Da
Data Wajah ........
..
.............
62
4.3.1.3
Pengujian
Database
Data
Wajah
....................
4.3.1.
.3 Peng
gujian Menggunakan
Mengggu
guna
naka
na
kan
ka
n D
atabase 20
0 Da
D
ta W
a ah ............
aj
..
.........
63
4.3.1.4
Pengujian
Database
Wajah
4.3.
3.1.
3.
1.4
1.
4 Pengujia
an Menggunakan
Me
Menggunaka
kan Datab
bas
asee 25
2 Data Wa
Waja
jah
ja
h ....................
...................... 64
4.3.2
Pengujian
Pengenalan
Variasi
Wajah
4.3.
4.
3.2
3.
2 Pe
P
nguj
ujia
uj
ian Waktu Pengen
ia
nalan Dengan 1 Va
Vari
riasi Wa
ri
aja
jah
h ...................
.....................65
4.3.
4.
.3 2.1 Pe
Peng
guj
ujian Menggunaka
kan Database 5 D
a a Wa
at
Wajah ....
. ................... 665
5
4.3.2.1
Pengujian
Menggunakan
Data
......................
44.3.2.2
.3.2..2 Penguj
ujia
ian Menggunakan
Menggunaka
kan Database 10
0 Data W
ajah ........
aj
....
....
............ 666
Pengujian
Wajah
....................
4.3.
3.2
3.
2.3 Pengujia
ian
n Menggunakan
Menggunaka
kan Database 220
0 Data Wajah
ah .........
....
.............. 67
4.3.2.3
Pengujian
....................
4.3.2.4
Database
4.
.3.2.4 Pengujian
n Menggunakan
M nggunaka
Me
kan Databas
se 225
5 Data Wajah
h......................
..................
.. ..... 68
4.
.3.3 Pengujian Tingkat
Ting
ngka
k t Akurasi
Akurras
asi dan Wa
Wakt
ktu
t Pengenalan Dengan
Den
nga
g n 1 Va
Variasi
4.3.3
Waktu
................................................................................................
Wajah ..............
................................................................................................6
669
9
4.3.3.1
1 Pe
Pengujian Me
eng
nggu
g naaka
kan
n Dat
atab
base 5 Data Wa
Waja
jah ..........
............
..... 669
9
Menggunakan
Database
Wajah
......................
4.3.3.2 Peng
nguj
ujia
ian Menggunakan
Meng
ngguunaakan
n D
attabase 10
0 Da
Data
ta Wajah .........
.............. 70
Pengujian
Database
....................
4.3.3.3 Penguj
jia
ian Menggunakan
Mengg
Me
guna
nakan
n Da
atab
bas
asee 20 Data Wajah .........
............ 772
2
Pengujian
Database
....................
4.3.3.4 Pengujian Menggunakan
Mengggu
Me
gunakan D
atab
at
abaase 25 Data Wajah .........
............. 773
3
Database
....................
Perbandingan
Tingkat
Semua
Pengujian
Dengan
4.3.4 Perb
rban
andi
ding
ngan
an T
ingk
in
g at Akurasi Untuk
Unt
ntuk
uk S
emua
em
ua Pengu
g ji
j an D
eng
ga 1
gan
Variasi
Wajah
....................................................................................
Va
rias
iasii Wa
Waja
jahh....
ja
........................................................................................................744
4.3.5
Perbandingan
Waktu
Untuk
Semua
Pengujian
4.3
3.5
5 Pe
Perb
rban
rb
andi
an
ding
di
ngan
an
nW
aktu
ak
u Pengenalan
Pengena
nallan
na
n Un
Untu
tuk
k Se
Semu
muaa Pe
mu
Peng
nguj
ujiian Dengan 1
Variasi Wajah....................................................................................
..........................................................................................76
76
Akurasi
4.3.6 Pengujian Tingkat Akuras
assi Pengenalan Dengan 2 Variasi Wajah .....
...7
777
7
......................
4.3.6.1 Pengujian Menggunakan Database 5 Data Wajah ..............
............ 777
7
Pengujian
Database
Wajah
....................
44.3.6.2
.3
3.6.2
2 Pe
Peng
nguj
ng
ujia
ian
n Menggunakan
Meng
Me
nggu
ng
g nakan Datab
abaase 110
ab
0 Da
Data
ta W
ajah
aj
ah .............
................ 78
4.3.6.3
Pengujian
Database
Data
Wajah
....................
4.3.
4.
3.6
3.
6.3 Peng
6.3
Pe
eng
nguj
ujiaan Menggunakan
uj
Meng
Me
nggu
ng
guna
gu
nakan
na
n D
atab
at
abas
ab
asse 20
2 D
ataa Wa
at
Waja
jah
ja
h......
h
.................
....... 779
9
Pengujian
Database
Wajah
....................
4.3.6.4 Pe
Peng
ngujian
j n Menggunakan
M ngguna
Me
naka
na
kan
ka
n D
atab
base 225
5 Da
Data
ta W
ajah ..........
.. ......... 80
....
Pengujian
Dengan
Variasi
Wajah
44.3.7
4.3.
.3.
3.7
7 Pe
Peng
guj
ujia
ian Waktu Pe
ia
Pengenalan D
engan 2 Va
Vari
rias
ri
a i Wa
Waja
jah
ja
h ...................
...
...........
..
.........
81
Menggunakan
Database
Wajah
44.3.7.1
.3
3.7
7.1
1 Pengujian Menggu
una
n kan D
atabase 5 Data Wa
Waja
jah
ja
h ...................... 81
Database
4.3.7.2 Pengujian Menggunakan
Mengg
gunakan D
a abase 10 Data Wajah .................... 82
at
Database
4.3.7.3 Pengujian Menggunakan
Mengg
gunakan Da
atabase 20 Data Wajah .................... 83
Database
4.3.7.4 Pengujian Menggunakan
Mengg
gunakan Da
atabase 25 Data Wajah .................... 84
4.3.8 Pengujian Tingkat Akurasi
Akurasi dan
daan Waktu
t Pengenalan Dengan 2 Variasi
................................................................................................
Wajah ........................
..........................................................................86
Menggunakan
4.3.8.1 Pengujian Menggun
na n Database 5 Data Wajah ...................... 86
nakan
4.3.8.2 Pengujian Menggunakan
Menggunaaka
kan
n Database 10 Data Wajah .................... 87
4.3.8.3 Pengujian Menggunakan
Menggunaka
kan Database 20 Data Wajah .................... 88
ka
4.3.8.4 Pengujian Menggunakan Database 25 Data Wajah .................... 90
4.3.9 Perbandingan Tingkat Akurasi Untuk Semua Pengujian Dengan 2
Variasi Wajah....................................................................................91
x
4.3.10 Perbandingan Waktu Pengenalan Untuk Semua Pengujian Dengan 2
Variasi Wajah....................................................................................92
Apl
plik
ikasi ........................................................94
4.4 Kelebihan dan Kekurangan Aplikasi
4.4.1 Kelebihan Aplikasi
Appliikasii............................................................................
.............................................................................94
Kekurang
ngan
ng
an Aplikasi.........................................................................
Aplikasi..........................................................................
..
94
4.4.2 Kekurangan
KESIMPUL
ULAN DAN SARAN .............................
UL
.................................... 95
BAB V KESIMPULAN
..............................................................
Kesimp
mpulan ................
mp
...................................................................................95
5.1 Kesimpulan
...............................................................................................
Saara
ran .........................................................................................................
......................................................
..............................................................96
5.2 Saran
DAFTAR
PUSTAKA
AR PUSTA
AKA
KA............................................................................................
......................................................................................................................... 97
xi
DAFTAR GAMBAR
Representasi
................................................
Gambar 2.1 Represent
tas
asii matriks berukuran RxC ........
.......................................... 17
Diagram
Aplikasi.....................................................................
Gambar 4.1 Class D
iagram Aplikasi....................................
.................................. 20
Gambar 4.2 Phy
hysical Data Model
hy
Moddel Aplikasi...........................................................
............................................................. 48
Physical
Gambar 4.3
.3
3A
ntarmuka Utamaa A
plik
pl
kas
asi.
i...........
i.
............................................................. 49
Antarmuka
Aplikasi...............................................................
Gambarr 44.4
Antarmuka
Menu
Train
.4 Antarmu
m ka M
enu Tr
T
rai
ain
ai
n .....................................................................
.................................................................................... 50
Gamb
mb
bar 4.5 Antarmu
muka
mu
ka Add
Add New Data ...................
.................................................... 51
Gambar
Antarmuka
................................................................
Gambar
Antarmuka
Image
.................................................................
Gaambar 4.6 A
ntarmu
uka Details Ima
mage
ma
ge ...
....................................................................... 51
Gambar 44.7
.7 A
ntarmuka Add
nt
Add New
New Ima
age .............................................................
......................................
.
..................................... 52
Gambar
Antarmuka
Image
ar 44.8
.8 A
ntarmu
muk
mu
ka Menu Recogn
ka
nize..................................................................... 53
Gambar
Antarmuka
Recognize.............................................................
Gaamb
mbar
ar 44.9
.9 Ant
ntaarmu
nt
ar uka
k Details Recognize
Recoggnize...........................................................
...................................................................... 54
54
Gambar
Antarmuka
Gaamb
mbar
a 4.10
0A
ntarmuk
uka Menu Login
n ..................................................................
.............................................................
................ 544
Gambar
Antarmuka
Gamb
Ga
mbar 4.1
mb
.111 Antarmuk
ka Menu Utamaa .................................................................
..............................................................
. ......... 55
Gambar
4.11
Antarmuka
G mbar 44.12
Ga
.12 Antarmuka Menu
Menu Add New
New Data ...................................................
............................................................ 55
Gambar
Ga ar 4.13 Antarmuka Menu
Men Details
Detaiils Data Wa
aja
jah
h ............................................
................................................... 56
Gambar
Wajah
Gamb
Ga
bar 44.14
.14
.1
4 Antarmuka Menu
Menu Add New
New Image
Imaage .................................................
.......................................................... 556
6
Gambar
Gambar
Antarmuka
............................................................
Gamb
bar 4.15 An
Anta
tarmuka Menu
nu Edit
Edit Da
Data
t ....
.............................................................
....... 57
57
Gambar
Untuk
Gam
mb 4.16 Alurr Penelitian
mbar
Pen
enel
elitian Un
Untu
uk Pelatihan
Pelaatiha
han
n Wajah ..........................................
.............................................. 58
Gambar
Penelitian
Untuk
Pengenalan
Wajah
.......................................
Gam
mbar 4.17 Alur Pen
nel
elit
itia
ian
n Un
ntu
t kP
eng
ngenaalan
nW
ajah
aj
ah............................
............ 559
9
Gam
mbar 4.18 Grafik Akurasi
Akura
rasi
s U
ntuk Database
nt
Datab
abaase 5 Data Wajah Dengan 1 Variasi
Variiasi
Gambar
Untuk
Wajah
Waja
Wa
jah
h ............................................................................................
................................................................
...................................... 61
Gambar
Grafik
Akurasi
Variasi
Gam
Ga
mb 44.19
mbar
.19
19 Gr
Graf
afik
ik A
kura
ku
rasi
ra
si Untuk Database
a see 10
10 Data
Data Wajah
Wajah
h Dengan
Dengan
n1V
ariasii
Waja
Wa
jah
ja
h ............................................................................................
............................................................................................................ 662
2
Wajah
tuk Dat
ataabase 20 Data Wajah Dengan 1 Variasi
at
Variias
asii
Gambar 4.20 Grafik Akurasi Unt
Untuk
Database
Wajah ............................................................................................
................................................................................................ 663
3
Gambar
25 Data Wajah Dengan 1 Va
Variasi
Ga
4.21 Grafik Akurasi Untuk Database
a
Vari
rias
ri
assi
Wajah
Waja
Wa
jah
ja
h ............................................................................................
............................................................................................................ 664
4
Gambar
Grafik
Waktu
Pengenalan
Untuk
Database
Data
Dengan
Gamb
Ga
mbar
mb
ar 4.22
4.2
.22
22 Gr
G
raf
afik
af
ik W
aktu
ak
tu P
enge
en
gena
ge
nalan
na
n Un
Untu
tuk
tu
k Da
Data
taba
ta
base
ase 5 D
ata
at
ta Wajah
Waja
Wa
jah
ja
hD
eng
ngan
ng
an 1
Variasi
Wajah
Vari
Va
riaasi
ri
asi Wa
Waja
jah
ja
h................................................................................
............................................................
. ......................................... 65
Gambar
Grafik
Waktu
Pengenalan
Untuk
Wajah
Dengan
Gamb
Ga
mbar
mb
ar 44.23
.23
.2
3 Gr
Graf
fik W
aktu Pen
nge
g nalan Untu
tuk
tu
k Databasee 110
0 Da
Data
ta W
ajah
aj
ah D
engan 1
en
Variasi
Variasi Wajah................................................................................
.................................................................................. 66
ge
genalan
Un
ntuk Database 20 Data Wajah Dengan 1
Gambar 4.24 Grafik Waktu Peng
Pengenalan
Untuk
................................................................................. 67
Variasi Wajah................................................................................
genalan Untu
tuk Database 25 Data Wajah Dengan 1
tu
Gambar 4.25 Grafik Waktu Peng
Pengenalan
Untuk
Variasi Wajah.......
................................................................................
........................................................................... 68
ura
r si dan
n Waktu Untuk Database 5 Data Wajah
Gambar 4.26 Grafik Tingkat Aku
Akurasi
ajah ...............................................................
aj
............................................................... 69
Dengan 1 Variasi W
Wajah
si ddan
an Waktu Untuk Database 10 Data Wajah
Gambar 4.27 Grafik Tingkat Akurasi
Dengan 1 Variasi Wajah
ah ............................................................... 71
Gambar 4.28 Grafik Tingkat Akurasi dan Waktu Untuk Database 20 Data Wajah
Dengan 1 Variasi Wajah ............................................................... 72
Gambar 4.29 Grafik Tingkat Akurasi dan Waktu Untuk Database 25 Data Wajah
Dengan 1 Variasi Wajah ............................................................... 73
xii
Gambar 4.30 Grafik Perbandingan Tingkat Akurasi Untuk Semua Pengujian
Dengan 1 Variasi Wajah ............................................................... 75
Perbandingan
Gambar 4.31 Grafik Perbandinga
g n Waktu
Wakt
Wa
ktu Pengenalan Untuk Semua Pengujian
Dengan 1 Var
Variasi
...............................................................
aria
ar
iasii Wajah ..............
.................................................. 76
Gambar 4.32 Grafik Akurasi
Aku
kurasi Untuk Database 5 Data
Data Wajah Dengan 2 Variasi
Wajah
Waaja
jah
h ............................................................................................
.............................................................................................
..
78
Gambar 4.33 Gr
Untuk
10 Data Wajah
Grafik Akurasi U
ntuk Database
a
Waj
ajjah Dengan 2 Variasi
Wajah ............................................................................................
......................
.. .......................
............................................................. 79
Gambarr 44.34
Grafik
Akurasi
Untuk
Database
.34 Graf
fik A
kurasi U
ku
nttuk D
ataabaase 200 Data
at
D ta Wajah Dengan
Da
Den
nga
g n 2 Variasi
Wajah
Wajaah ............................................................................................
.......................................................
.. ................................................ 80
Gambar
Akurasi
Untuk
Database
Gaambar 4.35
5 Grafik
kA
kurasi Unt
ntuk
uk D
ataaba
at
base 25 Data
ta Wajah
ah Dengan 2 Variasi
Wajah
Wajah ............................................................................................
.........................................................................
.
..................................... 81
Gambar
Waktu
Pengenalan
Database
Wajah
Dengan
ar 4.36
4.3
.36
6 Grafik
ik W
aktu Pengenala
an Untuk Databa
asee 5 Dataa Wa
Waja
jah Deng
ja
gan
a 2
Variasi
................................................................................
Variassi Wajah..............
Va
.............................................................................. 82
82
Gambar
Grafik
Waktu
Pengenalan
Database
Data
Wajah
Dengan
Gaamb
mbar
a 4.37
7G
rafik W
a tu Pengenala
ak
an Untuk Databa
basse 10 Da
ata Waj
ajah
aj
ah D
engan 2
Variasi Wa
................................................................................
Wajah................
............................................................
....
........... 83
Gambar
Waktu
Database
Wajah
Dengan
Ga
44.38
.38 Grafik Wak
ktu Pengenalan
n Untuk Da
ata
tabase 20 Data W
a ah
aj
hD
enga
en
gan
ga
n2
Variasi Waja
Wajah
................................................................................
jah
h.............
............................................................................ 84
Gambar
Pengenalan
Database
Wajah
Dengan
Gamb
Ga
bar 44.39
.39
.3
9 Grafik Waktu P
engenallan
en
n Untuk
kD
atabase 25 Data
ta W
aja
jah Den
enga
en
gan 2
ga
Variasi
................................................................................
Vari
Va
r asi Wajah
h......
..............................................
........................................ 85
85
Gambar
Grafik
Tingkat
Akurasi
Data
Gam
mb 4.40 Graf
mbar
afik
ik T
ingkat A
in
kuurassi ddan
an
n Waktu
Waktu Untuk
Unt
ntuk
uk Database
Database 5 Da
D
ata Wajah
h
Dengan 2 V
Variasi
Wajah
ariasii W
ar
ajah ...............................................................
aj
.................................................................... 886
6
Gam
mbar 4.41 Grafik Tingk
kat A
kura
ku
r si dan Waktu
Wakttu Untuk
Wa
Untuk Database 10 Data
Daata Wajah
Waj
ajaah
aj
Gambar
Tingkat
Akurasi
Dengan
Variasi
...............................................................
Deng
De
ngan
an 2 V
aria
ar
iasi
s Wajah ...........................
........
...................................... 87
Gam
Ga
mb 44.42
mbar
.42
42 Gr
Graf
afik
ik T
ingk
in
gkat
gk
at A
kurasi dan Waktu
Waakt
ktu
u Untuk
Untu
Un
tuk
tu
k Database
Data
Da
tab
base 20 Data
Data Wajah
h
Gambar
Grafik
Tingkat
Akurasi
Deng
De
ngan
ng
an 2 V
aria
ar
iasi W
ia
ajah ...............................................................
...................................................................... 889
9
Dengan
Variasi
Wajah
rasi
ra
s ddan
an Waktu
Waktu Untuk Database 25 Data Waj
ajah
aj
ah
Gambar 4.43 Grafik Tingkat Akura
Akurasi
Wajah
jah ...............................................................
.................................................................. 990
0
Dengan 2 Variasi Waj
Wajah
Ga
4.44 Grafik Perbandingan Tingkat Akurasi Untuk Semua Pe
Peng
nguj
ng
ujiaan
uj
Gambar
Pengujian
Dengan
Variasi
...............................................................
Deng
De
ngan
ng
an 2 V
aria
ar
iasi Wajah ...........
ia
....................................................
............... 991
1
Gamb
Ga
mbar
mb
ar 44.45
.45
.4
5 Gr
G
raf
afik
af
ik P
erba
er
band
ba
nddin
inga
gan
ga
n Waktu
Wakt
Wa
ktu
kt
u Pengenalan
Peng
Pe
ngen
ng
enal
en
a an Untuk
Unt
ntuk
uk S
emua
em
ua P
en
ngu
guji
jiaan
ji
Gambar
Grafik
Perbandingan
Semua
Pengujian
Deng
De
ngaan 2 V
ng
aria
ar
i si W
ajah
aj
ah ...............................................................
.......................................
. ......................................... 93
Dengan
Variasi
Wajah
xiii
DAFTAR TABEL
Perbandingan
Tabel 2.1 Tabel Perban
ndi
dingan ..............................................................................
...............................................................................
..
16
xiv
PENGARUH DEKOMPOSISI CITRA
MENGGUNAKAN WAVELET PADA PENGENALAN
WAJAH DI APLIKASI MOBILE
YULIUS HARJOSEPUTRO
No. Mhs : 135302027/PS/MTF
PROGRAM STUDI MAGISTER TEKNIK INFORMATIKA
PROGRAM PASCASARJANA
UNIVERSITAS ATMA JAYA YOGYAKARTA
2014
UNIVERSITAS ATMA JAYA YOGYAKARTA
PROGRAM PASCASARJANA
PROGRAM STUDI MAGISTER TEKNIK INFORMATIKA
PERNYATAAN
Bersamaan dengan penelitian ini, maka saya yang bertanda tangan di bawah
ini :
Nama
: YULIUS HARJOSEPUTRO
Nomor Mahasiswa
: 13 53 02027/PS/MTF
Konsentrasi
: Soft Computing
Judul Tesis
: Pengaruh Dekomposisi Citra Menggunakan Wavelet
Pada Pengenalan Wajah Di Aplikasi Mobile
menyatakan bahwa penelitian ini adalah hasil karya sendiri dan bukan duplikasi
dari karya tulis yang telah ada sebelumnya. Karya tulis yang telah ada sebelumnya
dijadikan oleh penulis sebagai acuan untuk melengkapi penelitian dan dinyatakan
secara tertulis dalam penulisan acuan dan daftar pustaka.
Demikian pernyataan ini dibuat untuk digunakan sebagaimana mestinya.
Yogyakarta, 30 September 2014
Yulius Harjoseputro
iv
INTISARI
Angka kejaha
kejahatan
sejak
hattan
ha
ta konvensionall di Indonesia seja
jaak tahun 2010 sampai tahun
2014 menunjukan
menunjukaan peningkatan yang
y ng signifikan, bahkan pada
ya
daa ttahun
ahun 2014 ini, tingkat
kejahatan konvensional
Indonesia
ko
onvensionall di Indo
onesia mencapai 24.044 kasus. Akan
Aka
k n tetapi terdapat
kendala da
dalam penyelesaian kkejahatan
e ah
ej
ahat
a an
n iini
ni yakni
yak
a ni
n pengenalan da
data
t dari pelaku
kriminalitas.
krimin
nalitas.
al
Oleh karena it
diperlukan
untuk
mengenali
itu
u di
iperlukan suatu sistem un
ntu
tuk
k me
m
ngen
nali wajah
h se
sseseorang
seorang
yang
membantu
dalam
mengenali
seseorang
ya dapat m
embantu dala
em
am meng
m
engenal
alii da
ddatata- da
ta
data
t dari seseor
ta
ran
ang
g pelaku ttersebut,
e sebut,
er
apakah meru
merupakan
pelaku
kriminalitas
m
eru
rupa
p kan pe
pela
lak
la
ku kriminalita
as yang baru at
atau
au sudah
ah ppengalaman
enga
en
galaman da
ga
ddalam
lam
melakukan
tindakan
Dalam
penulis
melakukan
melaku
kuk
ku
kan tindak
kan
akan
ak
an kriminalitas. Dal
alam hal ini penul
ulis
is melak
akuk
ak
ukan
uk
an ppenelitian
enelit
itia
it
i n
tentang
wajah
menggunakan
eigenface
sebagai
tenttan
ang
g pe
ppengenalan
ngen
en
nal
a an w
ajah dengan meng
aj
nggunakan metode
de eigenf
nfac
nf
a e seb
ebag
eb
agai
ag
ai metode
metod
de
menambahkan
proses
dekomposisi
menggunakan
wavelet
yyang
ya
ng ddigunakan
igunak
akan dan men
ak
enambahkan pro
oses dekompos
sis
isi citra men
ngg
g unak
kan
n wa
w
velett
sebagai
pengenalan
seba
se
bag
ba
gai bagian
baagi
g an dari proses
es pr
ppreprocessing
eprocesssin
ng pada peng
ngeenalan wajah ttersebut.
ersebuut.
Hasil
telah
dilakukan
tingkat
H
asil dari penelitian
penelittia
ian
n yang te
elaah dilakuk
ukaan menunjukan bahwa
bahwa ti
ting
ngka
ng
k t
terbaik
diperoleh
menggunakan
metode
akurasii te
ak
terb
r aik yang dipero
oleh
eh meng
ggu
unakan m
etode eigenface ddan
an de
ddekomposisi
ko
omp
mpos
osis
os
ii
proses
pengenalan
wajah
ccitra
ci
tra ssebagai
ebagai
ai bagian
bag
agian dalam pr
pros
oses pe
eng
genalaan w
ajah adalah
h ssebesar
ebesar 880%
eb
0 ddengan
0%
enga
en
gan
ga
waktu
pengenalannya
1041,4
mss de
dengan
menggunakan
berukuran
wakt
tu pengenal
lan
anny
nyaa sebesarr 10
1041,
,4 m
den
ngan men
ngg
ggun
unakan citraa beruk
ukuran
k
64x64
Berdasarkan
tingkat
64x6
64 piksel. Berdas
sar
arka
kan
n ting
gka
k t aakurasi
kurras
asi ddan
an kecepatan
keece
cepa
pata
tan waktu yang ddihasilkan
ihasilkan
n
dalam
dekomposisi
dala
am peneltian ini, maka
mak
akaa dapat
dapa
da
patt ditarik
diitarik
k kesimpulan
kesi
ke
simp
mpul
ulaan bahwa dengan de
eko
k mpossis
isi
eigenface
wajah
citra
a menggunakan wavelett ddan
a metode eige
an
genf
nface pada pengenalan wa
ajah ddapat
apat
mempengaruhi
kecepatan
tingkat
akurasi
dalam
melakukan
mem
me
mpenga
mpen
garu
ruhi
hi pada
pada kecepa
p tan waktu dan ting
gkat akuras
asii da
dala
lam
m me
m
ela
lak
la
kukan
n
pengenalan
wajah.
pengen
enal
alan w
ajjah
ah.
Kata Kunci : eigenface, dekomposisi
dekomposis
isi ci
is
citra, wavelet, konvensional.
v
ABSTRACT
Rate of conventional
in Indonesia
all crime
cri
rime
i
Indoneesi
siaa since 2010 until 2014 showed a
significant increase, ev
even
ven in 2014, rate of convetional
convetiona
naal crime in Indonesia reached
completion
24.044 case. However,
How
wever,
ev there are obstacles in the com
mpl
plet
e ion of this crime the
perpetrators
introduction ooff ddata
ata from perpet
etrators of crime.
et
Therefore
system
recognize
Ther
ereefore we need a syst
er
stem
st
m tto
o re
reco
cogn
co
gnizee face of someonee who
gn
w o can help for
wh
identifying
person
perpetrators,
perpetrators
identify
yin
ing data of a pe
ers
rson
o from
m the
th
he pe
perp
r et
etraato
tors
r , wh
whether the perpet
etra
et
r tors is a new
ra
offender
performing
criminal
the of
ffender crime oorr ha
have
ve experience in per
erfo
orm
rmin
ing
in
g cr
crim
iminal acts. In th
im
this case the
authors
recognition
using
eigenface
method
au
uth
thors conducted
cond
ducted a study on face
fac
acee re
reco
cogn
co
gnition usin
gn
ng eigenf
nface metho
nf
hood as the
method
decomposition
m
ethod uused
sed
se
d an
aand
d add th
thee process im
image deco
omp
mpos
o ition using
usi
sing
ng as
as part of
of the
preprocessing
prepro
oce
cess
ssin
ss
ing
in
g on the
he fface
ace recognition.
results
conducted
shows
that
level
The resu
Th
ult
ltss off tthe
he research that hhas
as been conducte
ted sh
how
o s th
hat tthe
he bbest
est lev
vel
eigenface
decomposition
of aaccuracy
ccur
cc
u acy using
us
eige
genf
nface method and
an the image de
decompos
sit
ition aass part
part of the
th
he
process
recognition
introduction
1041,4
mss by
proc
pr
oces
oc
e s off fface
ace recognit
itio
ion is 80% with
wit
ith the introduc
ucttion of timee ooff 10
041
41,4
,4 m
using thee image
us
i age size 64x64
im
64 pixels. Based
Baaseed on the level
leeve
vel of accuracy and
an
nd speed
sppee
eed
d of tthe
he
resulting
research,
concluded
decomposition
resu
re
s ltin
ng time in this researc
rch,
h it can be conclud
ded that image decomp
mppositio
on uusing
sing
wavelet
method
face
recognition
speed
w
aveleet aand
nd eigenface meth
hod on fac
ce recog
gni
niti
tion time can affect
afffe
fect
ct the
he spe
eed and
llevel
evel of
o accuracy
accurac
acy
y in performing
performin
ng face
f ce recognition.
fa
reccogniiti
tion
on.
Keyword
decomposition,
wavelet,
Key
yw
yword
: eigenface, iimage
mage
ma
ge dec
ecom
mposi
sittion
on, wa
wave
vele
lett, conventional.
vi
KATA PENGANTAR
Puji syukur kepa
kepada
pad
pa
da Tuhan yang Maha Esa aatas
da
tass berkat dan bimbingan-Nya
ta
sehingga penulis
penul
ulis
ul
is dapat menyelesaikan
menyeleesaikan pembuatan tesis ini dengan
den
nga
gan baik. Tujuan dari
pembuatan
pembuaata
tan tesis inii adalah
ad
dal
alah
ah sebagai
sebag
ag
gaii ssalah
alah
al
h ssatu
atu
u syarat
sya
y ra
ya
ratt untuk
u tuk mencapaii derajat
un
derajat sarjana
Magister
Informatika
Maagister Teknik
Tek
ekni
ek
n k Info
formatika dari
fo
ri Program
Pro
rogr
gram
gr
am Pascasarjana
Pascasarj
rjjan
ana Universitas
Unniv
i ersitas Atma
Atm Jaya
Yogyakarta.
Yogyak
akar
ak
arta
ar
ta.
ta
Penulis
menyadari
dalam
Penuli
liss menyad
li
adari bahwa dala
lam pembuatan
n ttesis
esis inii ti
ttidak
dak
k terlepas
terl
te
rlep
rl
epas dari
ep
darri
bantuan
langsung
maupun
langsung.
Oleh
ba
be
berbagai
pihak bbaik
aik secara lan
ai
angsung maup
upun tidak langsun
un
ng. O
leh
le
h sebab
seba
se
b b
itu,
penulis
terima
itu
it
u, pen
enullis mengucapkan
en
mengucapkan ter
erim
ma kasih
h kkepada:
epadaa:
1.
Tuhan ya
Maha
Kuasa
memberikan
kesehatan
yang
ng M
aha Ku
Kuas
sa yyang
an
ng sselalu
elal
alu memb
mber
erik
ikan berkat kese
seehatan dan
n
inspirasi ide kepada
kepaada
d penulis.
pen
enul
u is.
2.
Professor
P
rofesso
f sorr Ir.
Ir Suyoto,
Suyo
Su
yoto
yo
to,, M.Sc., Ph.D. selaku
to
sel
elak
aku
ak
u Dosen
Dose
Do
sen Pembimbing
Pembimbi
b biing I yangg
dengan sabar telah mem
memberikan
sehingga
mbe
berika
kan
ka
n bimbingan, kritik, dan saran sehingg
ggaa
gg
tesis ini dapat diselesaikan dengan sangat baik.
3.
3.
Bapak
M.T.
selaku
Dosen
Pembimbing
Bapa
B
apa
pak
k B.
B Yudi
Yuddi Dwiandiyanta,
Dwia
Dw
iand
ia
ndiy
nd
iyan
iy
a taa, S.T.,
S.T.
S.
T., M
T.
.T.
T. sel
elak
el
aku
ak
u Do
Dose
sen
n Pe
Pemb
mbiimbi
mb
imbi
bing
ng II
yang
bimbingan,
yang telah
tellah memberikan
memberika
kan bimbinga
ka
gaan, kritik, ddan
an saran
an ssehingga
ehin
eh
ingg
in
gga te
gg
tesis ini
dapat diselesaikan den
dengan
ngan sangatt baik.
baik.
4.
Suselo,
M.T.
Bapak Thomas Suselo
o, S.T., M.T
T. selaku Dosen Penguji yang dengan
luar biasa telah memberi
memberikan
bimbingan,
rikan bim
ri
mbingan, kritik, dan saran sehingga tesis
ini dapat terselesaikan dengan
denggan
n sangat baik.
5.
Orang tua yang telah memberikan doa, dukungan , dan semangat untuk
dapat menyelesaikan tesis ini.
vii
6.
Sarah Renata yang senantiasa menjadi penyemangat dan selalu
mendukung penulis dan memberikan
memb
me
mberikan idemb
ide ide yang brilian serta menjadi
penelitian
subjek penel
ellit
itia
ian dalam pembuatan tesis in
ia
ini.
i
i.
7.
Carlo
membantu
tentang
Carl
rllo yang selalu me
emb
m antu dalam memahami tent
ntan
nt
a g pengolahan citra
an
penggunaan
bahasa
pemrograman
dibutuhkan
serta peng
n gu
guna
naan bah
na
ahas
ah
asaa pe
as
pemr
mrog
mr
gra
rama
man
ma
n PHP
P P yang dib
PH
but
utuhkan dalam
pembuatan
pe
emb
m uatan
n tesis ini.
8.
Veky
dalam
Vek dan
an
n Edwin
Edw
d in yang sudahh membantu dal
lam
m ppembuatan
embu
uat
atan
an design
design un
untuk
aplikasi
ap
pli
lika
k si dalam
am tesis ini.
9.
Veky,
Natan,
Carlo,
Ozzi,
Igid, Johan, V
eky,
ek
y Edwin, N
atan, Carlo
lo,, Tanti, Sarah, Do
Dody, Oz
Ozzi
zi,, da
zi
ddan
n
teman
semua
rela
kampus
te
tema
m n – teman semu
mua yang
g ddengan
engan
n rel
ela datang ke ka
amp
mpus hhanya
anyaa uuntuk
nt
ntuk
sebagai
diambill wajahnya
waja
wa
jahn
h ya seb
ebag
gai oobjek
bjjek
k ppenelitian.
enelitian.
en
n.
10. Semua teman- tteman
eman
em
n yyang
a g tida
an
ak ddapat
apa
patt penulis sebutkan sat
tu per sa
satu
tidak
satu
berarti.
yang ttelah
elah
lah memberikan
mem
embe
beri
be
rika
ri
k n dorongan dan
an ssemangat
eman
em
anga
an
gatt ya
ga
yang sangat be
bera
rarti.
ra
‘Tiada
gading
yang tak retak’, bahwa penulis
Seperti kata pepatah ‘Ti
Tiiad
adaa ga
gad
di
ding
penu
uliis
menyadari bahwa penulisan tesis ini memiliki banyak kekurangan dan jjauh
me
auh da
au
dari
ri
sempurna.
sse
mpur
mp
urna
ur
na.. Oleh
Oleh sebab
seb
ebab
ab itu,
itu
tu, penulis
penu
pe
nuli
nu
l s terbuka
li
terb
te
rbuk
rb
ukaa dengan
uk
deng
de
ngan
ng
an kritik
kri
riti
tik
ti
k dan
dan saran
sarran yang
sa
yan
ya
ng
membangun
mengenai
memb
m
emb
mban
angu
an
gun
gu
nm
eng
nggen
enai
ai penulisan
an tesis ini.
Akhir kata, semoga penulisan
penul
uliisan tesis iini
ul
ni dapat berguna dan bermanfaat bagi
semua pihak.
Yogyakarta, 30 September 2014
Penulis
viii
DAFTAR ISI
INTISARI ..............................................................................................................
....................................................................
..
............................................. v
.................................................................
..
..................................... vi
ABSTRACT .......
..........................................................................................................
KATA PENGA
PENGANTAR
.........................................................................................
GANTAR ...........
GA
................................................................................... vii
SI...........................
.................................... ............................................................... ix
DAFTAR IISI
.........................................................................................................
DAFTAR
GAMBAR
AR GAMBA
AR .............................................................................................
.......................................................................................................................... xii
DAFTAR
DAFT
FTAR TABEL
FT
L ...............................................................................................
.............................................................................................................. xiv
BA
AB I PENDAHULUAN
PEND
DAHUL
LUA
U N ......................................................................................
...................................................................................................................... 1
BAB
1.1 Latar
Lata
La
tar B
ta
elakangg ............................................................................................
....................................................................
.
........................................1
Belakang
1.2 Rumusan
Masalah
Rumu
Ru
musan Ma
mu
Mas
salah.......................................................................................
..............................................................................................5
1 3 Batasan
1.
Ba
n Masa
M
asalah .........................................................................................
...............................................................................................6
1.3
Masalah
1 4 Keaslian
1.
Keassli
lian Penel
elit
i ian ..................
..........................................................................7
1.4
Penelitian
.....................................................................................
1.5 Manfaat
Manf
Ma
n aat Penelitian
Peneliiti
tian
a ......................................................................................
.................................................................................
. ............7
1.5
Tu
Penelitian
n ........................................................................................
................................................................................................. ..7
1.6 Tujuan
1.7
1.7 Sistematika
Sistematika Penulisan
Penuli
lisaan .................................................................................
...........................................................................................8
BA II
II TINJAUAN
TIN
INJA
J UAN PUSTAKA
PUST
TAK
AKA DA
AN LAND
DASAN TEORI...
.................................. 10
10
BAB
DAN
LANDASAN
TEORI ..........................
Tinjau
uan Pustaka
Pustaka.......................................................................................
.......................................................................................................1
10
2.1 Tinjauan
10
Teo
ori
r .........................................................................................
...................................................................................................17
2.22 Landasan Teori
Pengolah
han Citra
Cit
itra
r ...............................................................................
......................................................................................17
2.2.1 Pengolahan
177
Waj
ajah
h ((Face
Face Rec
cog
ognitiion
on) ..................................
..............118
8
2.2.2 Pengenalan Wajah
Recognition)
.............................................
Algo
gori
ritm
tmaa Eigenface
Eige
Ei
genf
nfaace ....................................
........
.......................................18
8
2.2.3 Algoritma
.........................................................................
4 Transformasi
Tran
ansf
sfor
orrma
masi
si W
a elet .......................................................................
av
...................
................
..
. ..
..
..........................
....
.............20
0
2.2.4
Wavelet
2.2
2.4
4.1
1 Wavelet
Wave
Wa
vele
ve
lett Ha
Haar
ar ................................................................................
................................................................................... 221
1
2.2.4.1
PENEL
ELIT
EL
I IA
AN ......................................................... 23
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
.......................................................................................2
23
3.1 Metode Observasi .....................................................................................
23
3 2 Metode Penelitian Kepustakaan (Library Research) ................................
3.
..................................223
3
3.2
3 3 Metode
3.
Meto
Me
tode
to
de Dokumentasi
Dok
okum
umen
en
nta
tasi
si.................................................................................
si
...........................................................................................23
3.3
3 4 Metode
3.
Mettode
Me
tode Pembangunan
Pem
emb
bang
bang
ngun
unan
un
an
nP
eran
er
angk
an
g at Lunak
Lun
unak
ak ..................................................
...........................
.......................................................224
4
3.4
Perangkat
Annal
alis
isis
is
is Keb
eb
but
utuh
u an P
eran
er
angk
an
gkaat Lun
gk
nak
ak................................................
.... ..............................................
.. ..........24
3.4.1 Analisis
Kebutuhan
Perangkat
Lunak
3.4.
3.4.
4.2
2 Perancangan
Peranc
Pe
ncaangan
nc
an
Perang
ngkat Lunak ..........................................................
ng
........................................................................24
3.4.2
Perangkat
3.4
4.3
3 Implementasi
Im
Perangk
gkat Lunak
gk
Lun
nak
ak.........................................................24
3.4.3
Perangkat
at Lunak ..............................................................
...............................................................24
3.4.4 Pengujian Perangka
Perangkat
N & PEMBA
AHASAN ........................................ 25
BAB IV HASIL PENELITIAN
PEMBAHASAN
Aplik
kasi ......................................................................
.......................................................................25
4.1 Hasil Perancangan Aplikasi
............................................................................25
4.1.1 Class Diagram .........
...................................................................................
.........................................................................48
4.1.2 Physical Data Modell ..........................................................................
Aplik
kasi Android ...........................................48
4.1.3 Tampilan Antarmuka Aplikasi
.......................................................................... 48
4.1.3.1 Antarmuka Utama........................................................................
in ............................................................... 49
4.1.3.2 Antarmuka Menu Train
4.1.3.3 Antarmuka Menu Recognize ....................................................... 52
4.1.3.4 Antarmuka Details Recognize ..................................................... 53
4.1.4 Tampilan Antarmuka Aplikasi Web .................................................54
4.1.4.1 Antarmuka Menu Login .............................................................. 54
ix
4.1.4.2 Antarmuka Menu Utama ............................................................. 55
4.1.4.3 Antarmuka Menu Add New Data ................................................ 55
4.1.4.4 Antarmuka Menu Details
Det
etai
ails
ils Data Wajah ......................................... 56
4.1.4.5 Antarmuka Menu
Me Add New Image..............................................
Ima
mage
ge.............................................. 56
ge
Antarmuka
4.1.4.6 Antarm
muk
uka Menu Edit Data .........................................................
.......................................................... 57
Penelitian
..............................................................
4.2 Alur Penel
elit
el
itiian Yang Digunakan ............................
it
...................................57
....................................................................
4.3 Hasil Pe
Pengujian dan Analisis
An
.....................................................................60
Tingkat
Akurasi
Pengenalan
Variasi
4.3.1 Pengujian Tingka
at Ak
kur
uras
asii Pe
as
Peng
ngen
ng
nal
a an Dengan 1 Va
Vari
r asi Wajah ....61
4.3
4.
3.1.1 Peng
n uj
ng
ujia
ian
ia
n Meng
gguuna
naka
kan
ka
n D
atab
at
base
se 5 Data Wajah ......
................. 61
4.3.1.1
Pengujian
Menggunakan
Database
......................
Pengujian
Database
....................
4.3.1.2 Peng
nguj
ng
uji
jian Menggunakan D
a ab
at
abaase 110
0 Da
Data Wajah ........
..
.............
62
4.3.1.3
Pengujian
Database
Data
Wajah
....................
4.3.1.
.3 Peng
gujian Menggunakan
Mengggu
guna
naka
na
kan
ka
n D
atabase 20
0 Da
D
ta W
a ah ............
aj
..
.........
63
4.3.1.4
Pengujian
Database
Wajah
4.3.
3.1.
3.
1.4
1.
4 Pengujia
an Menggunakan
Me
Menggunaka
kan Datab
bas
asee 25
2 Data Wa
Waja
jah
ja
h ....................
...................... 64
4.3.2
Pengujian
Pengenalan
Variasi
Wajah
4.3.
4.
3.2
3.
2 Pe
P
nguj
ujia
uj
ian Waktu Pengen
ia
nalan Dengan 1 Va
Vari
riasi Wa
ri
aja
jah
h ...................
.....................65
4.3.
4.
.3 2.1 Pe
Peng
guj
ujian Menggunaka
kan Database 5 D
a a Wa
at
Wajah ....
. ................... 665
5
4.3.2.1
Pengujian
Menggunakan
Data
......................
44.3.2.2
.3.2..2 Penguj
ujia
ian Menggunakan
Menggunaka
kan Database 10
0 Data W
ajah ........
aj
....
....
............ 666
Pengujian
Wajah
....................
4.3.
3.2
3.
2.3 Pengujia
ian
n Menggunakan
Menggunaka
kan Database 220
0 Data Wajah
ah .........
....
.............. 67
4.3.2.3
Pengujian
....................
4.3.2.4
Database
4.
.3.2.4 Pengujian
n Menggunakan
M nggunaka
Me
kan Databas
se 225
5 Data Wajah
h......................
..................
.. ..... 68
4.
.3.3 Pengujian Tingkat
Ting
ngka
k t Akurasi
Akurras
asi dan Wa
Wakt
ktu
t Pengenalan Dengan
Den
nga
g n 1 Va
Variasi
4.3.3
Waktu
................................................................................................
Wajah ..............
................................................................................................6
669
9
4.3.3.1
1 Pe
Pengujian Me
eng
nggu
g naaka
kan
n Dat
atab
base 5 Data Wa
Waja
jah ..........
............
..... 669
9
Menggunakan
Database
Wajah
......................
4.3.3.2 Peng
nguj
ujia
ian Menggunakan
Meng
ngguunaakan
n D
attabase 10
0 Da
Data
ta Wajah .........
.............. 70
Pengujian
Database
....................
4.3.3.3 Penguj
jia
ian Menggunakan
Mengg
Me
guna
nakan
n Da
atab
bas
asee 20 Data Wajah .........
............ 772
2
Pengujian
Database
....................
4.3.3.4 Pengujian Menggunakan
Mengggu
Me
gunakan D
atab
at
abaase 25 Data Wajah .........
............. 773
3
Database
....................
Perbandingan
Tingkat
Semua
Pengujian
Dengan
4.3.4 Perb
rban
andi
ding
ngan
an T
ingk
in
g at Akurasi Untuk
Unt
ntuk
uk S
emua
em
ua Pengu
g ji
j an D
eng
ga 1
gan
Variasi
Wajah
....................................................................................
Va
rias
iasii Wa
Waja
jahh....
ja
........................................................................................................744
4.3.5
Perbandingan
Waktu
Untuk
Semua
Pengujian
4.3
3.5
5 Pe
Perb
rban
rb
andi
an
ding
di
ngan
an
nW
aktu
ak
u Pengenalan
Pengena
nallan
na
n Un
Untu
tuk
k Se
Semu
muaa Pe
mu
Peng
nguj
ujiian Dengan 1
Variasi Wajah....................................................................................
..........................................................................................76
76
Akurasi
4.3.6 Pengujian Tingkat Akuras
assi Pengenalan Dengan 2 Variasi Wajah .....
...7
777
7
......................
4.3.6.1 Pengujian Menggunakan Database 5 Data Wajah ..............
............ 777
7
Pengujian
Database
Wajah
....................
44.3.6.2
.3
3.6.2
2 Pe
Peng
nguj
ng
ujia
ian
n Menggunakan
Meng
Me
nggu
ng
g nakan Datab
abaase 110
ab
0 Da
Data
ta W
ajah
aj
ah .............
................ 78
4.3.6.3
Pengujian
Database
Data
Wajah
....................
4.3.
4.
3.6
3.
6.3 Peng
6.3
Pe
eng
nguj
ujiaan Menggunakan
uj
Meng
Me
nggu
ng
guna
gu
nakan
na
n D
atab
at
abas
ab
asse 20
2 D
ataa Wa
at
Waja
jah
ja
h......
h
.................
....... 779
9
Pengujian
Database
Wajah
....................
4.3.6.4 Pe
Peng
ngujian
j n Menggunakan
M ngguna
Me
naka
na
kan
ka
n D
atab
base 225
5 Da
Data
ta W
ajah ..........
.. ......... 80
....
Pengujian
Dengan
Variasi
Wajah
44.3.7
4.3.
.3.
3.7
7 Pe
Peng
guj
ujia
ian Waktu Pe
ia
Pengenalan D
engan 2 Va
Vari
rias
ri
a i Wa
Waja
jah
ja
h ...................
...
...........
..
.........
81
Menggunakan
Database
Wajah
44.3.7.1
.3
3.7
7.1
1 Pengujian Menggu
una
n kan D
atabase 5 Data Wa
Waja
jah
ja
h ...................... 81
Database
4.3.7.2 Pengujian Menggunakan
Mengg
gunakan D
a abase 10 Data Wajah .................... 82
at
Database
4.3.7.3 Pengujian Menggunakan
Mengg
gunakan Da
atabase 20 Data Wajah .................... 83
Database
4.3.7.4 Pengujian Menggunakan
Mengg
gunakan Da
atabase 25 Data Wajah .................... 84
4.3.8 Pengujian Tingkat Akurasi
Akurasi dan
daan Waktu
t Pengenalan Dengan 2 Variasi
................................................................................................
Wajah ........................
..........................................................................86
Menggunakan
4.3.8.1 Pengujian Menggun
na n Database 5 Data Wajah ...................... 86
nakan
4.3.8.2 Pengujian Menggunakan
Menggunaaka
kan
n Database 10 Data Wajah .................... 87
4.3.8.3 Pengujian Menggunakan
Menggunaka
kan Database 20 Data Wajah .................... 88
ka
4.3.8.4 Pengujian Menggunakan Database 25 Data Wajah .................... 90
4.3.9 Perbandingan Tingkat Akurasi Untuk Semua Pengujian Dengan 2
Variasi Wajah....................................................................................91
x
4.3.10 Perbandingan Waktu Pengenalan Untuk Semua Pengujian Dengan 2
Variasi Wajah....................................................................................92
Apl
plik
ikasi ........................................................94
4.4 Kelebihan dan Kekurangan Aplikasi
4.4.1 Kelebihan Aplikasi
Appliikasii............................................................................
.............................................................................94
Kekurang
ngan
ng
an Aplikasi.........................................................................
Aplikasi..........................................................................
..
94
4.4.2 Kekurangan
KESIMPUL
ULAN DAN SARAN .............................
UL
.................................... 95
BAB V KESIMPULAN
..............................................................
Kesimp
mpulan ................
mp
...................................................................................95
5.1 Kesimpulan
...............................................................................................
Saara
ran .........................................................................................................
......................................................
..............................................................96
5.2 Saran
DAFTAR
PUSTAKA
AR PUSTA
AKA
KA............................................................................................
......................................................................................................................... 97
xi
DAFTAR GAMBAR
Representasi
................................................
Gambar 2.1 Represent
tas
asii matriks berukuran RxC ........
.......................................... 17
Diagram
Aplikasi.....................................................................
Gambar 4.1 Class D
iagram Aplikasi....................................
.................................. 20
Gambar 4.2 Phy
hysical Data Model
hy
Moddel Aplikasi...........................................................
............................................................. 48
Physical
Gambar 4.3
.3
3A
ntarmuka Utamaa A
plik
pl
kas
asi.
i...........
i.
............................................................. 49
Antarmuka
Aplikasi...............................................................
Gambarr 44.4
Antarmuka
Menu
Train
.4 Antarmu
m ka M
enu Tr
T
rai
ain
ai
n .....................................................................
.................................................................................... 50
Gamb
mb
bar 4.5 Antarmu
muka
mu
ka Add
Add New Data ...................
.................................................... 51
Gambar
Antarmuka
................................................................
Gambar
Antarmuka
Image
.................................................................
Gaambar 4.6 A
ntarmu
uka Details Ima
mage
ma
ge ...
....................................................................... 51
Gambar 44.7
.7 A
ntarmuka Add
nt
Add New
New Ima
age .............................................................
......................................
.
..................................... 52
Gambar
Antarmuka
Image
ar 44.8
.8 A
ntarmu
muk
mu
ka Menu Recogn
ka
nize..................................................................... 53
Gambar
Antarmuka
Recognize.............................................................
Gaamb
mbar
ar 44.9
.9 Ant
ntaarmu
nt
ar uka
k Details Recognize
Recoggnize...........................................................
...................................................................... 54
54
Gambar
Antarmuka
Gaamb
mbar
a 4.10
0A
ntarmuk
uka Menu Login
n ..................................................................
.............................................................
................ 544
Gambar
Antarmuka
Gamb
Ga
mbar 4.1
mb
.111 Antarmuk
ka Menu Utamaa .................................................................
..............................................................
. ......... 55
Gambar
4.11
Antarmuka
G mbar 44.12
Ga
.12 Antarmuka Menu
Menu Add New
New Data ...................................................
............................................................ 55
Gambar
Ga ar 4.13 Antarmuka Menu
Men Details
Detaiils Data Wa
aja
jah
h ............................................
................................................... 56
Gambar
Wajah
Gamb
Ga
bar 44.14
.14
.1
4 Antarmuka Menu
Menu Add New
New Image
Imaage .................................................
.......................................................... 556
6
Gambar
Gambar
Antarmuka
............................................................
Gamb
bar 4.15 An
Anta
tarmuka Menu
nu Edit
Edit Da
Data
t ....
.............................................................
....... 57
57
Gambar
Untuk
Gam
mb 4.16 Alurr Penelitian
mbar
Pen
enel
elitian Un
Untu
uk Pelatihan
Pelaatiha
han
n Wajah ..........................................
.............................................. 58
Gambar
Penelitian
Untuk
Pengenalan
Wajah
.......................................
Gam
mbar 4.17 Alur Pen
nel
elit
itia
ian
n Un
ntu
t kP
eng
ngenaalan
nW
ajah
aj
ah............................
............ 559
9
Gam
mbar 4.18 Grafik Akurasi
Akura
rasi
s U
ntuk Database
nt
Datab
abaase 5 Data Wajah Dengan 1 Variasi
Variiasi
Gambar
Untuk
Wajah
Waja
Wa
jah
h ............................................................................................
................................................................
...................................... 61
Gambar
Grafik
Akurasi
Variasi
Gam
Ga
mb 44.19
mbar
.19
19 Gr
Graf
afik
ik A
kura
ku
rasi
ra
si Untuk Database
a see 10
10 Data
Data Wajah
Wajah
h Dengan
Dengan
n1V
ariasii
Waja
Wa
jah
ja
h ............................................................................................
............................................................................................................ 662
2
Wajah
tuk Dat
ataabase 20 Data Wajah Dengan 1 Variasi
at
Variias
asii
Gambar 4.20 Grafik Akurasi Unt
Untuk
Database
Wajah ............................................................................................
................................................................................................ 663
3
Gambar
25 Data Wajah Dengan 1 Va
Variasi
Ga
4.21 Grafik Akurasi Untuk Database
a
Vari
rias
ri
assi
Wajah
Waja
Wa
jah
ja
h ............................................................................................
............................................................................................................ 664
4
Gambar
Grafik
Waktu
Pengenalan
Untuk
Database
Data
Dengan
Gamb
Ga
mbar
mb
ar 4.22
4.2
.22
22 Gr
G
raf
afik
af
ik W
aktu
ak
tu P
enge
en
gena
ge
nalan
na
n Un
Untu
tuk
tu
k Da
Data
taba
ta
base
ase 5 D
ata
at
ta Wajah
Waja
Wa
jah
ja
hD
eng
ngan
ng
an 1
Variasi
Wajah
Vari
Va
riaasi
ri
asi Wa
Waja
jah
ja
h................................................................................
............................................................
. ......................................... 65
Gambar
Grafik
Waktu
Pengenalan
Untuk
Wajah
Dengan
Gamb
Ga
mbar
mb
ar 44.23
.23
.2
3 Gr
Graf
fik W
aktu Pen
nge
g nalan Untu
tuk
tu
k Databasee 110
0 Da
Data
ta W
ajah
aj
ah D
engan 1
en
Variasi
Variasi Wajah................................................................................
.................................................................................. 66
ge
genalan
Un
ntuk Database 20 Data Wajah Dengan 1
Gambar 4.24 Grafik Waktu Peng
Pengenalan
Untuk
................................................................................. 67
Variasi Wajah................................................................................
genalan Untu
tuk Database 25 Data Wajah Dengan 1
tu
Gambar 4.25 Grafik Waktu Peng
Pengenalan
Untuk
Variasi Wajah.......
................................................................................
........................................................................... 68
ura
r si dan
n Waktu Untuk Database 5 Data Wajah
Gambar 4.26 Grafik Tingkat Aku
Akurasi
ajah ...............................................................
aj
............................................................... 69
Dengan 1 Variasi W
Wajah
si ddan
an Waktu Untuk Database 10 Data Wajah
Gambar 4.27 Grafik Tingkat Akurasi
Dengan 1 Variasi Wajah
ah ............................................................... 71
Gambar 4.28 Grafik Tingkat Akurasi dan Waktu Untuk Database 20 Data Wajah
Dengan 1 Variasi Wajah ............................................................... 72
Gambar 4.29 Grafik Tingkat Akurasi dan Waktu Untuk Database 25 Data Wajah
Dengan 1 Variasi Wajah ............................................................... 73
xii
Gambar 4.30 Grafik Perbandingan Tingkat Akurasi Untuk Semua Pengujian
Dengan 1 Variasi Wajah ............................................................... 75
Perbandingan
Gambar 4.31 Grafik Perbandinga
g n Waktu
Wakt
Wa
ktu Pengenalan Untuk Semua Pengujian
Dengan 1 Var
Variasi
...............................................................
aria
ar
iasii Wajah ..............
.................................................. 76
Gambar 4.32 Grafik Akurasi
Aku
kurasi Untuk Database 5 Data
Data Wajah Dengan 2 Variasi
Wajah
Waaja
jah
h ............................................................................................
.............................................................................................
..
78
Gambar 4.33 Gr
Untuk
10 Data Wajah
Grafik Akurasi U
ntuk Database
a
Waj
ajjah Dengan 2 Variasi
Wajah ............................................................................................
......................
.. .......................
............................................................. 79
Gambarr 44.34
Grafik
Akurasi
Untuk
Database
.34 Graf
fik A
kurasi U
ku
nttuk D
ataabaase 200 Data
at
D ta Wajah Dengan
Da
Den
nga
g n 2 Variasi
Wajah
Wajaah ............................................................................................
.......................................................
.. ................................................ 80
Gambar
Akurasi
Untuk
Database
Gaambar 4.35
5 Grafik
kA
kurasi Unt
ntuk
uk D
ataaba
at
base 25 Data
ta Wajah
ah Dengan 2 Variasi
Wajah
Wajah ............................................................................................
.........................................................................
.
..................................... 81
Gambar
Waktu
Pengenalan
Database
Wajah
Dengan
ar 4.36
4.3
.36
6 Grafik
ik W
aktu Pengenala
an Untuk Databa
asee 5 Dataa Wa
Waja
jah Deng
ja
gan
a 2
Variasi
................................................................................
Variassi Wajah..............
Va
.............................................................................. 82
82
Gambar
Grafik
Waktu
Pengenalan
Database
Data
Wajah
Dengan
Gaamb
mbar
a 4.37
7G
rafik W
a tu Pengenala
ak
an Untuk Databa
basse 10 Da
ata Waj
ajah
aj
ah D
engan 2
Variasi Wa
................................................................................
Wajah................
............................................................
....
........... 83
Gambar
Waktu
Database
Wajah
Dengan
Ga
44.38
.38 Grafik Wak
ktu Pengenalan
n Untuk Da
ata
tabase 20 Data W
a ah
aj
hD
enga
en
gan
ga
n2
Variasi Waja
Wajah
................................................................................
jah
h.............
............................................................................ 84
Gambar
Pengenalan
Database
Wajah
Dengan
Gamb
Ga
bar 44.39
.39
.3
9 Grafik Waktu P
engenallan
en
n Untuk
kD
atabase 25 Data
ta W
aja
jah Den
enga
en
gan 2
ga
Variasi
................................................................................
Vari
Va
r asi Wajah
h......
..............................................
........................................ 85
85
Gambar
Grafik
Tingkat
Akurasi
Data
Gam
mb 4.40 Graf
mbar
afik
ik T
ingkat A
in
kuurassi ddan
an
n Waktu
Waktu Untuk
Unt
ntuk
uk Database
Database 5 Da
D
ata Wajah
h
Dengan 2 V
Variasi
Wajah
ariasii W
ar
ajah ...............................................................
aj
.................................................................... 886
6
Gam
mbar 4.41 Grafik Tingk
kat A
kura
ku
r si dan Waktu
Wakttu Untuk
Wa
Untuk Database 10 Data
Daata Wajah
Waj
ajaah
aj
Gambar
Tingkat
Akurasi
Dengan
Variasi
...............................................................
Deng
De
ngan
an 2 V
aria
ar
iasi
s Wajah ...........................
........
...................................... 87
Gam
Ga
mb 44.42
mbar
.42
42 Gr
Graf
afik
ik T
ingk
in
gkat
gk
at A
kurasi dan Waktu
Waakt
ktu
u Untuk
Untu
Un
tuk
tu
k Database
Data
Da
tab
base 20 Data
Data Wajah
h
Gambar
Grafik
Tingkat
Akurasi
Deng
De
ngan
ng
an 2 V
aria
ar
iasi W
ia
ajah ...............................................................
...................................................................... 889
9
Dengan
Variasi
Wajah
rasi
ra
s ddan
an Waktu
Waktu Untuk Database 25 Data Waj
ajah
aj
ah
Gambar 4.43 Grafik Tingkat Akura
Akurasi
Wajah
jah ...............................................................
.................................................................. 990
0
Dengan 2 Variasi Waj
Wajah
Ga
4.44 Grafik Perbandingan Tingkat Akurasi Untuk Semua Pe
Peng
nguj
ng
ujiaan
uj
Gambar
Pengujian
Dengan
Variasi
...............................................................
Deng
De
ngan
ng
an 2 V
aria
ar
iasi Wajah ...........
ia
....................................................
............... 991
1
Gamb
Ga
mbar
mb
ar 44.45
.45
.4
5 Gr
G
raf
afik
af
ik P
erba
er
band
ba
nddin
inga
gan
ga
n Waktu
Wakt
Wa
ktu
kt
u Pengenalan
Peng
Pe
ngen
ng
enal
en
a an Untuk
Unt
ntuk
uk S
emua
em
ua P
en
ngu
guji
jiaan
ji
Gambar
Grafik
Perbandingan
Semua
Pengujian
Deng
De
ngaan 2 V
ng
aria
ar
i si W
ajah
aj
ah ...............................................................
.......................................
. ......................................... 93
Dengan
Variasi
Wajah
xiii
DAFTAR TABEL
Perbandingan
Tabel 2.1 Tabel Perban
ndi
dingan ..............................................................................
...............................................................................
..
16
xiv