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
kejahatan sejak Angka kejaha 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 diperlukan untuk mengenali Oleh karena it 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 sebagai tenttan ang g pe ppengenalan ngen en nal a an w ajah dengan meng aj nggunakan metode de eigenface eigenf nfac nf a e seb ebag eb agai ag ai metode metodde 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 dan dan dekomposisi d ko de omp mpos osis os ii citra proses pengenalan wajah c tra sebagai ci sebagai 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 wakttu pengenal lan anny nyaa sebesarr 10 1041, ,4 m den ngan men ngg ggun unakan citraa beruk ukuran k 64x64 Berdasarkan tingkat 64x664 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 dalaam peneltian ini, maka mak akaa dapat dapa da patt ditarik diitarik k kesimpulan kesi ke simp mpul ulaan bahwa dengan dekomposisi deeko k mpossis isi citra eigenface wajah 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
in Indonesia Rate of conventional all crime cri rime i Indoneesi siaa since 2010 until 2014 showed a even significant increase, ev 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 introduction ooff ddata ata from perpet etrators of crime. et perpetrators 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 Therefore system recognize 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 condducted 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 face face 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 penul ulis ul is dapat menyelesaikan menyeleesaikan pembuatan tesis ini dengan den nga gan baik. Tujuan dari sehingga penulis 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 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 Penulis menyadari dalam 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 kepaada d penulis. pen enul u is. inspirasi ide kepada
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 mbe berika kan ka n bimbingan, kritik, dan saran sehingg ggaa gg dengan sabar telah mem memberikan sehingga 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.
Carl rllo yang selalu me emb m antu dalam memahami tent ntan nt a g pengolahan citra an Carlo membantu tentang 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 ap pli lika k si dalam am tesis ini. aplikasi
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 yang ttelah berarti. 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 ‘Ti Tiiad adaa ga gad di ding penu uliis Seperti kata pepatah ‘Tiada gading yang tak retak’, bahwa penulis menyadari me bahwa penulisan tesis ini memiliki banyak kekurangan dan jjauh auh da au dari ri sempurna. s mp se mpur 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 memb mban angu an gun gu nm eng ng gen 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 ABSTRACT ....... .......................................................................................................... ................................................................. .. ..................................... vi KATA PENGA PENGANTAR GANTAR ........... GA ......................................................................................... ................................................................................... vii DAFTAR IISI SI........................... ......................................................................................................... .................................... ............................................................... ix DAFTAR AR GAMBA GAMBAR AR ............................................................................................. .......................................................................................................................... xii DAFTAR DAFT FTAR TABEL FT L ............................................................................................... .............................................................................................................. xiv BAB BA AB I PENDAHULUAN PEND DAHUL LUA U N ...................................................................................... ...................................................................................................................... 1 1.1 La Latar Lata tar B ta Belakang elakangg ............................................................................................ .................................................................... . ........................................1 1.2 Ru Rumusan Rumu musan Ma mu Mas Masalah salah....................................................................................... ..............................................................................................5 1.33 Ba 1 1. Batasan n Masa M Masalah asalah ......................................................................................... ...............................................................................................6 1.44 Keas 1 1. Keaslian sli lian Penel Penelitian elit i ian .................. ..................................................................................... ..........................................................................7 1.5 Ma 1.5 Manfaat Manf n aat Penelitian Peneliiti tian a ................... ...................................................................................... .............................................................. . ............7 1.6 Tujuan Tu Penelitian n .......................................................................................... ............................................................................................... ..7 1.7 1 .7 S Sistematika istematika Penulisan Penuli lisaan ................................................................................. ...........................................................................................8 BAB II BA II TINJAUAN TIN INJA J UAN PUSTAKA PUST TAK AKA DA DAN AN LAND LANDASAN DASAN TEORI... TEORI .......................... .................................. 10 10 2.1 Tinjau Tinjauan uan Pustaka Pustaka....................................................................................... .......................................................................................................1 10 10 2.2 2 Landasan Teori Teo ori r ......................................................................................... ...................................................................................................17 2.2.1 Pengolah Pengolahan han Citra Cit itra r ............................................................................... ......................................................................................17 177 2.2.2 Pengenalan Wajah Waj ajah h ((Face Face Rec Recognition) cog ognitiion on) .................................. ............................................. ..............118 8 2.2.3 Algo Algoritma gori ritm tmaa Eigenface Eige Ei genf nfaace .................................... ......................................................................... ........ .......................................18 8 2.2.4 4 T Transformasi ran ansf sfor orrma masi si W Wavelet a elet ....................................................................... av ................... ................ .. . .. .. .......................... .... .............20 0 2.2.4.1 2 .2 2.4 4.1 1 Wa Wavelet Wave vele ve lett Ha Haar ar ................................................................................ ................................................................................... 221 1 BAB III METODOLOGI PENELITIAN PENEL ELIT EL I IA AN ......................................................... 23 3.1 Metode Observasi ..................................................................................... .......................................................................................2 23 23 3.22 Metode Penelitian Kepustakaan (Library Research) ................................ 3 3. ..................................223 3 3.33 Me 3 3. Metode Meto tode to de Dokumentasi Dok okum umen en nta tasi si................................................................................. si ...........................................................................................23 3.44 Me 3 3. Metode Met tode Pembangunan tode Pem emb bang bang ngun unan un an nP Perangkat eran er angk an g at Lunak Lun unak ak .................................................. ........................... .......................................................224 4 3.4.1 An Analisis nal alis isis is is Keb Kebutuhan eb but utuh u an P Perangkat eran er angk an gkaat Lun gk Lunak nak ak................................................ .... .............................................. .. ..........24 3.4.2 3 3.4. .4. 4.2 2 Pe Perancangan Peranc ncaangan nc an Perangkat Perang ngkat Lunak .......................................................... ng ........................................................................24 3.4.3 3 .4 4.3 3 Im Implementasi Perangkat Perangk gkat Lunak gk Lun nak ak.........................................................24 3.4.4 Pengujian Perangka Perangkat at Lunak .............................................................. ...............................................................24 BAB IV HASIL PENELITIAN N & PEMBA PEMBAHASAN AHASAN ........................................ 25 4.1 Hasil Perancangan Aplikasi Aplik kasi ...................................................................... .......................................................................25 4.1.1 Class Diagram ......... ................................................................................... ............................................................................25 4.1.2 Physical Data Modell .......................................................................... .........................................................................48 4.1.3 Tampilan Antarmuka Aplikasi Aplik kasi Android ...........................................48 4.1.3.1 Antarmuka Utama........................................................................ .......................................................................... 48 4.1.3.2 Antarmuka Menu Train in ............................................................... 49 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 4.1.4.6 Antarm Antarmuka muk uka Menu Edit Data ......................................................... .......................................................... 57 4.2 Alur Penel Penelitian elit el itiian Yang Digunakan ............................ it .............................................................. ...................................57 4.3 Hasil Pe Pengujian dan Analisis An .................................................................... .....................................................................60 4.3.1 Pengujian Tingkat Tingkaat Ak Akurasi kur uras asii Pe as Peng Pengenalan ngen ng nal a an Dengan 1 Va Vari Variasi r asi Wajah ....61 4.3.1.1 4.3 4. 3.1.1 Peng Pengujian n uj ng ujia ian ia n Meng Menggunakan gguuna naka kan ka n D Database atab at base se 5 Data Wajah ...... ...................... ................. 61 4.3.1.2 Peng Pengujian nguj ng uji jian Menggunakan D Database a ab at abaase 110 0 Da Data Wajah ........ .................... .. ............. 62 4.3.1.3 4.3.1. .3 Peng Pengujian gujian Menggunakan Mengggu guna naka na kan ka n D Database atabase 20 0 Da D Data ta W Wajah a ah ............ aj .................... .. ......... 63 4.3.1.4 4.3. 3.1. 3. 1.4 1. 4 Pengujia Pengujian an Menggunakan Me Menggunaka kan Datab Database bas asee 25 2 Data Wa Waja Wajah jah ja h .................... ...................... 64 4.3.2 4.3. 4. 3.2 3. 2 Pe Pengujian P nguj ujia uj ian Waktu Pengen ia Pengenalan nalan Dengan 1 Va Vari Variasi riasi Wa ri Wajah aja jah h ................... .....................65 4.3.2.1 4.3. 4. .3 2.1 Pe Pengujian Peng guj ujian Menggunaka Menggunakan kan Database 5 D Data a a Wa at Wajah .... ...................... . ................... 665 5 4.3.2.2 4 .3.2..2 Penguj Pengujian ujia ian Menggunakan Menggunaka kan Database 10 0 Data W Wajah ajah ........ aj .................... .... .... ............ 66 6 4.3.2.3 4.3. 3.2 3. 2.3 Pengujia Pengujian ian n Menggunakan Menggunaka kan Database 220 0 Data Wajah ah ......... .................... .... .............. 67 4.3.2.4 4. .3.2.4 Pengujian n Menggunakan M nggunaka Me kan Databas Database se 25 25 Data Wajah h...................... .................. .. ..... 68 4.3.3 4. .3.3 Pengujian Tingkat Ting ngka k t Akurasi Akurras asi dan Wa Wakt Waktu ktu t Pengenalan Dengan Den nga g n 1 Va Variasi ................................................................................................ Wajah .............. ................................................................................................6 669 9 4.3.3.1 1 Pe Pengujian Me Menggunakan eng nggu g naaka kan n Dat Database atab base 5 Data Wa Waja Wajah jah .......... ...................... ............ ..... 669 9 4.3.3.2 Peng Pengujian nguj ujia ian Menggunakan Meng ngguunaakan n D Database attabase 10 0 Da Data ta Wajah ......... .................... .............. 70 4.3.3.3 Penguj Pengujian jia ian Menggunakan Mengg Me guna nakan n Da Database atab bas asee 20 Data Wajah ......... .................... ............ 772 2 4.3.3.4 Pengujian Menggunakan Mengggu Me gunakan D Database atab at abaase 25 Data Wajah ......... .................... ............. 773 3 4.3.4 Perb Perbandingan rban andi ding ngan an T Tingkat ingk in g at Akurasi Untuk Unt ntuk uk S Semua emua em ua Pengu Pengujian g ji j an D Dengan eng ga 1 gan Variasi Wajah Va rias iasii Wa Waja jahh.................................................................................... ja ............................................................................................................744 4.3 3.5 5 Pe Perbandingan Perb rban rb andi an ding di ngan an nW Waktu aktu ak u Pengenalan Pengena nallan na n Un Untu Untuk tuk k Se Semu Semua muaa Pe mu Peng Pengujian nguj ujiian Dengan 1 4.3.5 Variasi Wajah.................................................................................... ..........................................................................................76 76 4.3.6 Pengujian Tingkat Akuras Akurasi assi Pengenalan Dengan 2 Variasi Wajah ..... ...7 777 7 4.3.6.1 Pengujian Menggunakan Database 5 Data Wajah .............. ...................... ............ 777 7 4.3.6.2 4 .3 3.6.2 2 Pe Pengujian Peng nguj ng ujia ian n Menggunakan Meng Me nggu ng g nakan Datab Database abaase 110 ab 0 Da Data ta W Wajah ajah aj ah ............. .................... ................ 78 4.3.6.3 4.3. 4. 3.6 3. 6.3 Peng 6.3 Pengujian Pe eng nguj ujiaan Menggunakan uj Meng Me nggu ng guna gu nakan na n D Database atab at abas ab asse 20 2 D Data ataa Wa at Waja Wajah jah ja h...................... h ..................... ....... 779 9 4.3.6.4 Pe Pengujian Peng ngujian j n Menggunakan M ngguna Me naka na kan ka n D Database atab base 225 5 Da Data ta W Wajah ajah .......... .................... .. ......... 80 .... 4.3.7 4 4.3. .3. 3.7 7 Pe Pengujian Peng guj ujia ian Waktu Pe ia Pengenalan D Dengan engan 2 Va Vari Variasi rias ri a i Wa Waja Wajah jah ja h ................... ... ........... .. ......... 81 4.3.7.1 4 .3 3.7 7.1 1 Pengujian Menggu Menggunakan una n kan D Database atabase 5 Data Wa Waja Wajah jah ja h ...................... 81 4.3.7.2 Pengujian Menggunakan Mengg gunakan D Database a abase 10 Data Wajah .................... 82 at 4.3.7.3 Pengujian Menggunakan Mengg gunakan Da Database atabase 20 Data Wajah .................... 83 4.3.7.4 Pengujian Menggunakan Mengg gunakan Da Database atabase 25 Data Wajah .................... 84 4.3.8 Pengujian Tingkat Akurasi Akurasi dan daan Waktu t Pengenalan Dengan 2 Variasi ................................................................................................ Wajah ........................ ..........................................................................86 4.3.8.1 Pengujian Menggun Menggunakan 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 4.4 Kelebihan dan Kekurangan Aplikasi Apl plik ikasi ........................................................94 4.4.1 Kelebihan Aplikasi Appliikasii............................................................................ .............................................................................94 4.4.2 Kekurang Kekurangan ngan ng an Aplikasi......................................................................... Aplikasi.......................................................................... .. 94 BAB V KESIMPULAN KESIMPUL ULAN DAN SARAN ............................. UL .............................................................. .................................... 95 5.1 Kesimp Kesimpulan mpulan ................ mp ............................................................................................... ...................................................................................95 5.2 Sa Saran ara ran ......................................................................................................... ...................................................... ..............................................................96 DAFTAR AR PUSTA PUSTAKA AKA KA............................................................................................ ......................................................................................................................... 97
xi
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Represent Representasi tas asii matriks berukuran RxC ........ ................................................ .......................................... 17 Gambar 4.1 Class D Diagram iagram Aplikasi.................................... Aplikasi..................................................................... .................................. 20 Gambar 4.2 Phy Physical hysical Data Model hy Mod del Aplikasi........................................................... ............................................................. 48 Gambar 4.3 .33 A Antarmuka ntarmuka Utamaa A Aplikasi............................................................... plik pl kas asi. i........... i. ............................................................. 49 Gambarr 44.4 .4 Antarmu Antarmuka m ka M Menu enu Tr T Train rai ain ai n ..................................................................... .................................................................................... 50 Gambar Gamb mb bar 4.5 Antarmu Antarmuka muka mu ka Add Add New Data ................... ................................................................ .................................................... 51 Gambar Ga ambar 4.6 A Antarmuka ntarmu uka Details Ima Image mage ma ge ... ................................................................. ....................................................................... 51 Gambar G ambar 44.7 .7 A Antarmuka ntarmuka Add nt Add New New Ima Image age ................. ............................................................. ..................... . ..................................... 52 Gambar ar 44.8 .8 A Antarmuka ntarmu muk mu ka Menu Recogn ka Recognize............................................................. nize..................................................................... 53 Gambar Ga amb mbar ar 44.9 .9 Ant Antarmuka ntaarmu nt ar uka k Details Recognize Recog gnize..................... ........................................................... ................................................. 54 54 Gambar Ga amb mbar a 4.10 0A Antarmuka ntarmuk uka Menu Login n .................................................................. ............................................................. ................ 54 4 Gambar Gamb Ga mbar 4.1 mb 4.11 .1 11 Antarmuk Antarmuka ka Menu Utamaa ................................................................. .............................................................. . ......... 55 Gambar G Ga mbar 44.12 .12 Antarmuka Menu Menu Add New New Data ................................................... ............................................................ 55 Gambar Ga ar 4.13 Antarmuka Menu Men Detai Details ils Data Wa Wajah aja jah h ............................................ ................................................... 56 Gambar G Ga amb bar 44.14 .14 .1 4 Antarmuka Menu Menu Add New New Image Imaage ................................................. .......................................................... 556 6 Gambar Antarmuka ............................................................ G amb bar 4.15 An Anta tarmuka Menu nu Edit Edit Da Data t .... ............................................................. ....... 57 57 Gambar Gam mb 4.16 Alurr Penelitian mbar Pen enel elitian Un Untu Untuk uk Pelatihan Pelaatiha han n Wajah .......................................... .............................................. 58 Gambar Gam mbar 4.17 Alur Pen Penelitian nel elit itia ian n Un Untuk ntu t kP Pengenalan eng ngenaalan nW Wajah ajah aj ah............................ ....................................... ............ 559 9 Gambar Gam mbar 4.18 Grafik Akurasi Akura rasi s U Untuk ntuk Database nt Datab abaase 5 Data Wajah Dengan 1 Variasi Variiasi Wajah Waja Wa jah h ............................................................................................ ................................................................ ...................................... 61 Gambar Gam Ga mb 44.19 mbar .19 19 Gr Graf Grafik afik ik A Akurasi kura ku rasi ra si Untuk Database a see 10 10 Data Data Wajah Wajah hD Dengan engan n1V Variasi ariasii Waja Wa jah ja h ............................................................................................ ............................................................................................................ 662 2 Wajah Gambar 4.20 Grafik Akurasi Unt Untuk tuk Dat Database ataabase 20 Data Wajah Dengan 1 Variasi at Variias asii ................................................................................................ 663 3 Wajah ............................................................................................ Gambar 4.21 Grafik Akurasi Untuk Database Ga a 25 Data Wajah Dengan 1 Va Vari Variasi rias ri assi Wajah Waja Wa jah ja h ............................................................................................ ............................................................................................................ 664 4 Gambar Gamb Ga mbar mb ar 4.22 4.2 .22 22 Gr G Grafik raf afik af ik W Waktu aktu ak tu P Pengenalan enge en gena ge nalan na n Un Untu Untuk tuk tu k Da Data Database taba ta base ase 5 D Data ata at ta Wa Waja Wajah jah ja hD Dengan eng ngan ng an 1 Variasi Wajah Vari Va riaasi ri asi Wa Waja jah ja h................................................................................ ............................................................ . ......................................... 65 Gambar Gamb Ga mbar mb ar 44.23 .23 .2 3 Gr Graf Grafik fik W Waktu aktu Pen Pengenalan nge g nalan Untu Untuk tuk tu k Databasee 110 0 Da Data ta W Wajah ajah aj ah D Dengan engan 1 en Variasi Variasi Wajah................................................................................ .................................................................................. 66 Gambar 4.24 Grafik Waktu Peng Pengenalan ge genalan Un Untuk ntuk Database 20 Data Wajah Dengan 1 ................................................................................. 67 Variasi Wajah................................................................................ Gambar 4.25 Grafik Waktu Peng Pengenalan genalan Untu Untuk tuk Database 25 Data Wajah Dengan 1 tu Variasi Wajah....... ................................................................................ ........................................................................... 68 Gambar 4.26 Grafik Tingkat Aku Akurasi ura r si dan n Waktu Untuk Database 5 Data Wajah Dengan 1 Variasi W Wajah ajah ............................................................... aj ............................................................... 69 Gambar 4.27 Grafik Tingkat Akurasi si ddan an Waktu Untuk Database 10 Data Wajah 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 Gambar 4.31 Grafik Perbandinga Perbandingan 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 78 Waaja jah h ............................................................................................ ............................................................................................. .. Gambar 4.33 Gr Grafik Akurasi U Untuk ntuk Database a 10 Data Wajah Waj ajjah Dengan 2 Variasi ...................... .. ....................... ............................................................. 79 Wajah ............................................................................................ Gambarr 44.34 .34 Graf Grafik fik A Akurasi kurasi U ku Untuk nttuk D Database ataabaase 200 Data at D ta Wajah Dengan Da Den nga g n 2 Variasi Wajah Wajaah ............................................................................................ ....................................................... .. ................................................ 80 Gambar Ga ambar 4.35 5 Grafik kA Akurasi kurasi Unt Untuk ntuk uk D Database ataaba at base 25 Data ta Wajah ah Dengan 2 Variasi Wajah Wajah ............................................................................................ ......................................................................... . ..................................... 81 Gambar ar 4.36 4.3 .36 6 Grafik ik W Waktu aktu Pengenala Pengenalan an Untuk Databa Database asee 5 Dataa Wa Waja Wajah jah Deng ja Dengan gan a 2 Variasi ................................................................................ Variassi Wajah.............. Va .............................................................................. 82 82 Gambar Ga amb mbar a 4.37 7G Grafik rafik W Waktu a tu Pengenala ak Pengenalan an Untuk Databa Database basse 10 Da Data ata Waj Wajah ajah aj ah D Dengan engan 2 Wajah................ ............................................................ .... ........... 83 Variasi Wa ................................................................................ Gambar 44.38 Ga .38 Grafik Wak Waktu ktu Pengenalan n Untuk Da Database ata tabase 20 Data W Wajah a ah aj hD Dengan enga en gan ga n2 jah h............. ............................................................................ 84 Variasi Waja Wajah ................................................................................ Gambar G Ga amb bar 44.39 .39 .3 9 Grafik Waktu P Pengenalan engenallan en n Untuk kD Database atabase 25 Data ta W Wajah aja jah Den Dengan enga en gan 2 ga Variasi ................................................................................ Vari Va r asi Wajah h...... .............................................. ........................................ 85 85 Gambar Gam mb 4.40 Graf mbar Grafik afik ik T Tingkat ingkat A in Akurasi ku urassi ddan an nW Waktu aktu Untuk Unt ntuk uk Database Database 5 Da D Data ata Wajah h Dengan 2 V Variasi Wajah ariasii W ar ajah ............................................................... aj .................................................................... 886 6 Gambar Gam mbar 4.41 Grafik Tingk Tingkat kat A Akurasi kura ku r si dan Wa Wakt Waktu tu Untuk Untuk Database 10 Data Daata Wajah Waj ajaah aj Dengan Variasi ............................................................... Deng De ngan an 2 V aria ar iasi s Wajah ........................... ........ ...................................... 87 Gambar Gam Ga mb 44.42 mbar .42 42 Gr Graf Grafik afik ik T Tingkat ingk in gkat gk at A Akurasi kurasi dan Wa Waktu akt ktu u Untuk Untu Un tuk tu k Database Data Da tab base 20 Data Data Wajah h Deng De ngan ng an 2 V aria ar iasi W ia ajah ............................................................... ...................................................................... 889 9 Dengan Variasi Wajah Gambar 4.43 Grafik Tingkat Akura Akurasi rasi ra s ddan an W Waktu aktu Untuk Database 25 Data Waj Wajah ajah aj ah jah ............................................................... .................................................................. 990 0 Dengan 2 Variasi Waj Wajah Gambar 4.44 Grafik Perbandingan Tingkat Akurasi Untuk Semua Pe Ga Peng Pengujian nguj ng ujiaan uj Dengan Variasi ............................................................... Deng De ngan ng an 2 V aria ar iasi Wajah ........... ia .................................................... ............... 991 1 Gambar Gamb Ga mbar mb ar 44.45 .45 .4 5 Gr G Grafik raf afik af ik P Perbandingan erba er band ba nd din inga gan ga n Waktu Wakt Wa ktu kt u Pengenalan Peng Pe ngen ng enal en a an Untuk Unt ntuk uk S Semua emua em ua P Pengujian en ngu guji jiaan ji Dengan Variasi Wajah Deng De ngaan 2 V ng aria ar i si W ajah aj ah ............................................................... ....................................... . ......................................... 93
xiii
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 Tabel Perban Perbandingan ndi dingan .............................................................................. ............................................................................... .. 16
xiv
