Hasil Pengujian Data Baru Tunggal

4.3.3. Hasil Pengujian Data Baru Tunggal

Pengujian ini dilakukan untuk memperoleh presentase kebenaran program menggunakan data tunggal yang benar-benar baru atau tidak termasuk dalam data set. Sehingga data baru tunggal ini merupakan data lain yang tidak ada dalam data testing suatu set. Pengujian ini dilakukan menggunakan set yang menghasilkan akurasi pengenalan tertinggi untuk mendapatkan data training yang baik. Dari pengujian-pengujian sebelumnya, set yang menghasilkan akurasi tertinggi adalah set kedua dari data kedua. Sehingga data testing pada set kedua data kedua diganti dengan data baru tunggal. Data testing baru tunggal ini diambil random dari data testing pada data pertama. Data baru tunggal 25 mahasiswa : Gambar 4.22. Data baru tunggal 25 mahasiswa PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI Hasil : Indeks Threshold = 0.05 Tabel 4.24. Hasil Pengujian Set 2 pada data tunggal dengan indeks threshold 0.05 No Input Output Indeks Jarak Kebenaran 1 a9 Gambar tidak diketahui 9 120331535.7 2 b11 Gambar tidak diketahui 282 85941622.94 3 c9 Gambar tidak diketahui 6 84606378.21 4 d9 Gambar tidak diketahui 189 111611549.7 5 e9 Gambar tidak diketahui 283 64011247.31 6 f7 Gambar tidak diketahui 62 76519383.53 7 g9 Gambar tidak diketahui 70 90125440.03 8 h9 Gambar tidak diketahui 181 89685800.48 9 i6 Gambar tidak diketahui 104 123885148.7 10 j1 Gambar tidak diketahui 119 126898024.8 11 k9 Gambar tidak diketahui 177 98344320.97 12 l11 Gambar tidak diketahui 175 118828080.2 13 m3 Gambar tidak diketahui 151 201962449.7 14 n10 Gambar tidak diketahui 105 126613305.8 15 o1 Gambar tidak diketahui 173 104361431.1 16 p10 Gambar tidak diketahui 94 123950352.7 17 q1 Gambar tidak diketahui 198 80160905.39 18 r11 Gambar tidak diketahui 252 155017058.8 19 s10 Gambar tidak diketahui 204 126420381.9 20 t11 Gambar tidak diketahui 172 121021065.5 21 u3 Gambar tidak diketahui 252 187914662.4 22 v10 Gambar tidak diketahui 198 141850421.3 23 w11 Gambar tidak diketahui 201 92953603.58 24 x11 Gambar tidak diketahui 201 125050563.1 25 y11 Gambar tidak diketahui 104 119639891.8 � = ℎ ℎ � 3.1 � = � = PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI Indeks Threshold = 0.1 Tabel 4.25. Hasil Pengujian Set 2 pada data tunggal dengan indeks threshold 0.1 No Input Output Indeks Jarak Kebenaran 1 a9 Gambar tidak diketahui 9 1.2E+08 2 b11 x17.jpg 282 85941623 3 c9 a17.jpg 6 84606378 4 d9 Gambar tidak diketahui 189 1.12E+08 5 e9 x18.jpg 283 64011247 6 f7 f13.jpg 62 76519384 1 7 g9 f4.jpg 70 90125440 8 h9 p1.jpg 181 89685800 9 i6 Gambar tidak diketahui 104 1.24E+08 10 j1 Gambar tidak diketahui 119 1.27E+08 11 k9 Gambar tidak diketahui 177 98344321 12 l11 Gambar tidak diketahui 175 1.19E+08 13 m3 Gambar tidak diketahui 151 2.02E+08 14 n10 Gambar tidak diketahui 105 1.27E+08 15 o1 Gambar tidak diketahui 173 1.04E+08 16 p10 Gambar tidak diketahui 94 1.24E+08 17 q1 q17.jpg 198 80160905 1 18 r11 Gambar tidak diketahui 252 1.55E+08 19 s10 Gambar tidak diketahui 204 1.26E+08 20 t11 Gambar tidak diketahui 172 1.21E+08 21 u3 Gambar tidak diketahui 252 1.88E+08 22 v10 Gambar tidak diketahui 198 1.42E+08 23 w11 q3.jpg 201 92953604 24 x11 Gambar tidak diketahui 201 1.25E+08 25 y11 Gambar tidak diketahui 104 1.2E+08 � = ℎ ℎ � 3.1 � = � = PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI Indeks Threshold = 0.2 Tabel 4.26. Hasil Pengujian Set 2 pada data tunggal dengan indeks threshold 0.2 No Input Output Indeks Jarak Kebenaran 1 a9 a3.jpg 9 1.2E+08 1 2 b11 x17.jpg 282 85941623 3 c9 a17.jpg 6 84606378 4 d9 p3.jpg 189 1.12E+08 5 e9 x18.jpg 283 64011247 6 f7 f13.jpg 62 76519384 1 7 g9 f4.jpg 70 90125440 8 h9 p1.jpg 181 89685800 9 i6 i2.jpg 104 1.24E+08 1 10 j1 j5.jpg 119 1.27E+08 1 11 k9 o3.jpg 177 98344321 12 l11 o18.jpg 175 1.19E+08 13 m3 Gambar tidak diketahui 151 2.02E+08 14 n10 i3.jpg 105 1.27E+08 15 o1 o16.jpg 173 1.04E+08 1 16 p10 h4.jpg 94 1.24E+08 17 q1 q17.jpg 198 80160905 1 18 r11 u6.jpg 252 1.55E+08 19 s10 q6.jpg 204 1.26E+08 20 t11 o15.jpg 172 1.21E+08 21 u3 u6.jpg 252 1.88E+08 1 22 v10 q17.jpg 198 1.42E+08 23 w11 q3.jpg 201 92953604 24 x11 q3.jpg 201 1.25E+08 25 y11 i2.jpg 104 1.2E+08 � = ℎ ℎ � 3.1 � = � = PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI Hasil pengujian pada data tunggal : Tabel 4.27. Hasil Pengujian pada data tunggal Indeks Threshold Set 2 0.05 0.1 8 0.2 28

4.4. Analisis Hasil Pengujian

Sistem pengenalan wajah ini menggunakan threshold untuk membantu sistem dalam menyeleksi apakah data testing merupakan data yang berada dalam data training atau tidak, serta inputan data testing yang dimasukkan user benar. Sistem ini meminta user memasukkan indeks threshold, sehingga sistem akan menghitung nilai threshold berdasarkan indeks yang dimasukkan user. Pada penelitian ini akan dilakukan pengujian dengan indeks threshold bernilai 0.05, 0.1, dan 0.2. Penggunaan threshold memiliki kelebihan dan kekurangan. Kelebihan menggunakan threshold dalam sistem pengenalan wajah adalah jika nilai indeks threshold yang digunakan tepat, maka sistem dapat mengetahui apakah data testing yang dimasukkan user benar dan berada dalam database. Contohnya ketika user memasukkan gambar pemandangan dalam sistem, maka sistem tidak akan mengenali gambar tersebut sebagai mahasiswa TI USD 2013. Karena jika tidak menggunakan threshold, sistem akan tetap memunculkan luaran output citra data training yang memiliki jarak paling dekat dengan citra pemandangan tersebut menggunakan Euclidean Distance. Kekurangan menggunakan threshold dalam sistem pengenalan wajah ini adalah dapat mengurangi akurasi pengenalan dalam sistem. Jika nilai indeks threshold tidak ditentukan secara tepat, maka sistem akan membuat threshold yang tidak efisien. Karena inputan citra testing yang seharusnya dapat dikenali dan terdapat dalam database, masuk dalam