Keterangan: 1. Tombol Yes
Berfungsi menjawab Ya pada konfirmasi keluar, maka pengguna keluar dari sistem.
2. Tombol No Berfungsi menjawab Tidak pada konfirmasi keluar, maka antarmuka konfirmasi
keluar ditutup dan form utama tetap terbuka.
3.5. Tahapan Sistem
Pada gambar 3.12 dapat dilihat gambaran umum sistem:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.12 Diagram Proses Sistem Secara Umum
Pengenalan pola wajah yang dilakukan dengan mengolah image terlebih dahulu. Foto yang menjadi input di-grayscale kemudian di-threshold sehingga
mendapatkan nilai bipolar 1 dan -1. Pola masukan citra wajah yang nantinya akan diproses dengan menggunakan metode BAM Bidirectional Associative Memory
berukuran 76 x 100 piksel.
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah: 1.
Pemrosesan citra, untuk mendapatkan citra wajah hitam putih dengan melakukan proses grayscale dan threshold.
2. Proses pelatihan, untuk memperkenalkan karakteristik dari masing-masing
citra wajah yang dimasukkan. 3.
Weight adalah data yang digunakan untuk menyimpan karakteristik pola citra wajah yang didapat pada saat proses pelatihan.
Universitas Sumatera Utara
4. Proses pengujian, untuk menguji citra wajah yang telah dilatih, tidak dilatih
dan pengujian citra wajah yang diberi noise.
Sebagai langkah awal dari proses pengenalan citra wajah, dilakukan pengambilan foto wajah orang dengan kamera. Foto dipotong secara manual dengan Microsoft
Office Picture Manager dan disimpan dalam format .jpg dengan ukuran yang sama sebesar 76 x 100 piksel dan disimpan dalam satu file yang sama. Jumlah
citra wajah yang digunakan untuk pelatihan adalah sebanyak 80 citra yang terdiri dari 4 orang dan masing-masing orang diwakili oleh 20 citra dengan ekspresi
wajah yang berbeda-beda. Jumlah citra wajah yang digunakan untuk pengujian adalah sebayak 20 citra yang terdiri dari 4 orang dan masing-masing diwakili oleh
5 citra dengan ekspresi wajah yang berbeda yang diambil lagi dengan kamera.
76 Gambar 3.13 Contoh Citra Wajah
Citra Asli Citra Biner Threshold
Gambar 3.14 Urutan Pemrosesan Citra 100
Universitas Sumatera Utara
BAB 4
IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
4.1. Implementasi Sistem
Implementasi sistem pengenal wajah menggunakan metode Bidirectional Associative Memory BAM ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman
Matlab R2007b. Penerapan sistem dilakukan dengan menggunakan komputer dengan sistem operasi Windows Seven Ultimate dan perangkat keras Prosesor
IntelR CoreTM2 Duo, CPU T6500 2.10GHz, RAM 2.00 GB, Harddisk 297.6 GB dan Monitor LCD 13.6”.
4.1.1. Tampilan Antarmuka Sistem
Sistem pengenal wajah diimplementasikan dalam beberapa tampilan antarmuka yang terdiri dari antarmuka utama, antarmuka deskripsi, antarmuka pelatihan,
antarmuka pengujian, dan antarmuka keluar.
4.1.1.1. Antarmuka Utama
Antarmuka Utama merupakan antarmuka yang pertama kali tampil ketika aplikasi dimulai. Antarmuka ini terdiri dari nama aplikasi, tombol deskripsi, tombol
pelatihan, tombol pengujian dan tombol keluar. Tombol-tombol ini menghubungkan antarmuka utama dengan antarmuka lain.
Tombol deskripsi menghubungkan antarmuka utama dengan antarmuka deskripsi. Tombol pelatihan menghubungkan antarmuka utama dengan antarmuka
45
Universitas Sumatera Utara
pelatihan. Tombol pengujian menghubungkan antarmuka utama dengan antarmuka pengujian. Tampilan antarmuka utama ditunjukkan pada gambar 4.1.
Gambar 4.1 Tampilan Antarmuka Utama
Tombol keluar menghubungkan antarmuka utama dengan konfirmasi keluar. Tampilan konfirmasi keluar ditunjukkan pada gambar 4.2.
Gambar 4.2 Tampilan Konfirmasi Keluar
Universitas Sumatera Utara
4.1.1.2. Antarmuka Deskripsi
Pada antarmuka deskripsi ditampilkan keterangan singkat tentang sistem dan terdapat tombol kembali. Tombol kembali menghubungkan antarmuka deskripsi
dengan antarmuka utama. Tampilan Antarmuka deskripsi diperlihatkan pada gambar 4.3.
Gambar 4.3 Tampilan Antarmuka Deskripsi
4.1.1.3. Antarmuka Pelatihan
Pada antarmuka Pelatihan terdapat dua bagian yaitu bagian input-an citra wajah asli dan bagian citra wajah setelah di-threshold. Terdapat 20 axes sebagai tempat
citra wajah asli yang telah di-input dan 20 axes sebagai tempat citra wajah setelah di-threshold ketika pengguna mengklik nama-nama yang terdapat di Pop-up
Menu. Pada antarmuka pelatihan ini terdapat tombol pelatihan JST, yang berfungsi melatih wajah yang dimasukkan oleh pengguna, dan tombol kembali
Universitas Sumatera Utara
yang menghubungkan antarmuka pelatihan dengan antarmuka utama. Tampilan antarmuka pelatihan ditunjukkan pada gambar 4.4.
Gambar 4.4 Tampilan Antarmuka Pelatihan
Tampilan antarmuka pelatihan setelah dimasukkan citra wajah diperlihatkan pada gambar 4.5.
Gambar 4.5 Tampilan Antarmuka Pelatihan Setelah Dimasukkan Citra Wajah
Universitas Sumatera Utara
4.1.1.4. Antarmuka Pengujian
Pada antarmuka pengujian terdapat dua bagian yaitu bagian wajah yang Akan dikenali dan bagian hasil pengenalan wajah. Pada bagian wajah yang akan
dikenali terdapat satu tombol ambil wajah dan satu axes. Pengguna memasukkan citra wajah dengan mengklik tombol ambil wajah sehingga akan ditampilkan
kotak dialog pada gambar 4.6.
Gambar 4.6 Tampilan Kotak Dialog Pemilihan Wajah
Wajah yang dimasukkan ditampilkan pada axes, Pada bagian ini terdapat tombol proses identifikasi, yang berfungsi mengenali wajah yang dimasukkan
oleh pengguna. Pada bagian hasil pengenalan wajah terdapat axes dan static text. Axes berfungsi menampilkan wajah yang sesuai dengan dengan hasil pengenalan.
Static text berfungsi menampilkan nama pemilik citra wajah yang dikenali. Tampilan antarmuka pengujian ditunjukkan pada gambar 4.7.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.7 Tampilan Antarmuka Pengujian
Pada antarmuka pengujian, tombol Reset berfungsi untuk mengosongkan textfield dan axes yang sebelumnya telah diisi oleh pengguna. Tombol kembali
berfungsi menghubungkan antarmuka pengujian dengan antarmuka utama. Antarmuka pengujian setelah citra wajah pengujian dikenali ditunjukkan pada
gambar 4.8.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.8 Tampilan Antarmuka Pengujian Setelah Citra Wajah Dikenali
4.2. Pengujian Sistem
