IMPLEMENTASI DAN DETEKSI POLA WAJAH PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN SKIN COLOR DAN K-MEANS CLUSTERING
SKRIPSI
SEPTY DIANA SARI SARAGIH 101401022
PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2016
Universitas Sumatera Utara
IMPLEMENTASI DAN DETEKSI POLA WAJAH PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN SKIN COLOR DAN K-MEANS CLUSTERING
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Sarjana Ilmu Komputer
SEPTY DIANA SARI SARAGIH 101401022
PROGRAM SUDI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2016
Universitas Sumatera Utara
ii
PERSETUJUAN
Judul
: IMPLEMENTASI DAN DETEKSI POLA WAJAH PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN SKIN COLOR DAN K-MEANS CLUSTERING
Kategori
: SKRIPSI
Nama
: SEPTY DIANA SARI SARAGIH
Nomor Induk Mahasiswa : 101401022 Program Studi
: S1 ILMU KOMPUTER
Fakultas
: ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Komisi Pembimbing
:
Pembimbing II
Pembimbing I
Drs. Marihat Situmorang, M.Kom
Prof. Dr. Iryanto, M.Si
NIP. 19631214 198903 1 001
NIP. 19460404 197107 1 001
Diketahui/disetujui oleh Program Studi Ekstensi S1 Ilmu Komputer Ketua,
Dr. Poltak Sihombing, M.Kom NIP. 19620217 199103 1 001
Universitas Sumatera Utara
iii
PERNYATAAN
IMPLEMENTASI DAN DETEKSI POLA WAJAH PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN SKIN COLOR DAN K-MEANS CLUSTERING
SKRIPSI
Saya menyatakan bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, 16 April 2016
Septy Diana Sari Saragih 101401022
Universitas Sumatera Utara
iv
PENGHARGAAN
Alhamdulillah segala puji dan syukur penulis ucapkan kehadirat Allah SWT yang telah memberikan rahmat, hidayah, dan karunia-Nya kepada penulis sehingga dapat menyelesaikan skripsi ini yang sesuai dengan instruksi dan peraturan yang berlaku di Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi serta shalawat beriring salam dihadiahkan kepada Nabi Besar Muhammad SAW, semoga mendapat safa’at di akhir kelak.
Dalam penyusunan dan penulisan skripsi ini, penulis banyak mendapat bantuan, dukungan, dan bimbingan dari berbagai pihak. Pada kesempatan ini penulis ingin mengucapkan rasa terima kasih dan penghargaan kepada :
1.
Bapak Prof. Dr. Runtung Sitepu, SH., M.Hum selaku Rektor Universitas Sumatera Utara.
2.
Bapak Prof. Dr. Opim Salim Sitompul, M.Si sebagai Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi.
3.
Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom sebagai Ketua Program Studi S1 Ilmu Komputer dan selaku dosen Pembanding I yang telah memberikan kritik dan saran terhadap skripsi penulis.
4.
Ibu Maya Silvi Lydia, B.Sc, M.Sc selaku Sekretaris Program Studi Ilmu Komputer.
5.
Bapak Prof. Dr. Iryanto, M.Si selaku Dosen Pembimbing I yang telah meluangkan waktu, tenaga, dan pikiran dalam membimbing, dan menyemangati penulis agar dapat menyelesaikan skripsi ini.
6.
Bapak Drs. Marihat Situmorang, M.Kom selaku Dosen Pembimbing II yang telah meluangkan waktu, tenaga, dan pikiran dalam membimbing, dan menyemangati penulis agar dapat menyelesaikan skripsi ini.
7.
Bapak Amer Sharif, S.Si, M.Kom selaku dosen Pembanding II yang telah memberikan kritik dan saran terhadap skripsi penulis.
Universitas Sumatera Utara
v
8.
Seluruh staf pengajar, pegawai dan satpam Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi.
9.
Teristimewa orang tua yang penulis sayangi, Ayahanda Zulkifli Saragih dan Ibunda Marlis, serta Adik penulis Aulia Rahman Saragih dan Nova Zulistya Hasanah Saragih yang tidak henti-hentinya memberikan doa, motivasi, dan dukungan yang selalu menjadi sumber semangat penulis.
10. Teman-teman seperjuangan mahasiswa S1-Ilmu
Komputer
stambuk 2010,
Wahyu Eko Putra, Irwansyah, Safriatullah, Ivan Grace Halim, Muhammad Reza Nasution, dan teman – teman yang lain yang memberikan motivasi, arahan dan perhatiannya. 11. Semua pihak yang terlibat langsung ataupun tidak langsung yang tidak dapat penulis ucapkan satu per satu yang telah membantu menyelesaikan skripsi ini. 12. Dan yang terakhir kekasih penulis Ahda Andi Kurnia yang selalu ada seiring waktu mendampingi serta menjadi penyemangat bagi penulis dalam segala hal. Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih memiliki banyak kekurangan, baik dari segi teknik, tata penyajian ataupun dari segi tata bahasa. Oleh karena itu penulis bersedia menerima kritik dan saran dari pembaca dalam upaya perbaikan skripsi ini. Semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi penulis dan pembaca, khususnya rekanrekan mahasiswa lainnya yang mengikuti perkuliahan di Universitas Sumatera Utara.
Medan, 16 April 2016 Penulis
Septy Diana Sari Saragih
Universitas Sumatera Utara
vi
ABSTRAK
Deteksi wajah pada citra digital telah menjadi topik penelitian yang populer belakangan ini mengingat penggunaan teknologi citra digital yang luas saat sekarang ini. Metode – metode yang dikembangkan memiliki beberapa kelebihan dan kekurangannya masing-masing. Besarnya area citra digital menyebabkan deteksi wajah secara linier piksel per piksel menjadi tidak efektif. Pada penelitian ini dilakukan analisis dan percobaan yang bertujuan untuk mendeteksi wajah pada citra digital menggunakan metode skin color detection dan kmeans clustering. Skin color detection digunakan untuk mengecilkan area dari citra digital untuk proses pendeteksian. K-means clustering merupakan metode sederhana yang biasa digunakan pada pengenalan pola yang memiliki akurasi yang rendah namun memiliki operasi yang cukup cepat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi kombinasi dari metode skin color detection dan k-means clustering memberikan kinerja yang baik dalam hal kecepatan namun masih memiliki kekurangan dalam hal akurasi yang mana sangat bergantung pada pemilihan jumlah cluster yang digunakan.
Kata Kunci : Deteksi Wajah, Citra Digital, Skin Color Detection, K-Means Clustering.
Universitas Sumatera Utara
IMPLEMENTATION AND FACE DETECTION IN DIGITAL IMAGES USE SKIN COLOR AND K-MEANS CLUSTERING ABSTRACT
Face detection in digital images has become a popular research topic these days considering the use of comprehensive digital imaging technology today. Methods developed has some advantages and disadvantages of each. The amount of digital image area causes linearly face detection pixels per pixel becomes ineffective. In this research, analysis and experiments imed at detecting faces in a digital image using skin color detection method and k-means clustering. Skin color detection is usedto shrink the area of digital imags for the detection procces. K-means clustering is a simple method that is commonly used in pattern recognition that has low accuracy but has a fairly quick operation. The results showed tht the implementation of a combination of skin color detection method and k-means clustering provide good performance in terms of speed but still has shortcomings in terms of accuracy which is very dependent on the choice of the number of clucters used. Keyword: face detection, digital images, skin color detection,k-means clustering.
Universitas Sumatera Utara
DAFTAR ISI
Halaman
Persetujuan Pernyataan Penghargaan Abstrak Abstract Daftar Isi Daftar Tabel Daftar Gambar
ii iii iv vi vii viii x xi
Bab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang 1.2 Perumusan Masalah 1.3 Batasan Masalah 1.4 Tujuan Penelitian 1.5 Manfaat Penelitian 1.6 Metodologi Penelitian 1.7 Sistematika penulisan
1 2 2 3 3 3 4
Bab 2 Landasan Teori 2.1 Citra digital 2.1.1 Pengertian citra digital 2.1.2 Jenis citra 2.2 Pengolahan citra digital 2.3 Ruang Warna HSV 2.4 Ruang Warna YCbCr 2.5 Skin Color 2.6 Skin Color Detection 2.7 KMeans Clustering 2.8 Penelitian yang relevan
6 7 8 8 10 11 12 14 15
Bab 3 Analisis dan Perancangan Sistem 3.1 Analisis permasalahan 3.2 Analisis kebutuhan sistem 3.2.1 Analisis kebutuhan fungsional sistem 3.2.2 Analisis kebutuhan Non-fungsional sistem 3.3 . Pemodelan 3.3.1 Pemodelan dengan menggunakan use case diagram 3.3.1.1 Use case pengenalan pola wajah k-means 3.3.1.2 Use case deteksi wajah 3.3.2 Pemodelan dengan menggunakan activity diagram 3.3.2.1 Activity diagram pengenalan pola wajah 3.3.2.2 Activity diagram deteksi wajah
17 17 17 18 18 18 19 20 21 21 22
Universitas Sumatera Utara
3.4
3.3.3 Diagram Ishikawa Perancang sistem 3.4.1 Flowchart sistem 3.4.1.1 Flowchart gambaran umum sistem 3.4.1.2 Flowchart proses skin color detection 3.4.1.3 Flowchart proses kmeans clustering 3.4.2 Rancangan database 3.4.3 Rancangan Antarmuka 3.4.3.1 Antarmuka form cover 3.4.3.2 Antarmuka form fitur wajah 3.4.3.3 Antarmuka form deteksi 3.4.3.4 Antarmuka form about
22 23 23 23 25 26 27 29 29 29 31 32
Bab 4 Implementasi dan Pengujian 4.1 Implementasi 4.1.1 Implementasi sistem 4.1.2 Fungsional sistem 4.1.3 Implementasi fungsi fitur wajah 4.1.4 Implementasi fungsi deteksi wajah 4.2 Pengujian 4.3 Pembahasan pengujian
33 33 34 35 46 49 59
Bab 5 Kesimpulan dan Saran 5.1 Kesimpulan 5.2 Saran
60 61
Daftar Pustaka
62
LAMPIRAN A : Listing Program LAMPIRAN B : Curriculum Vitae
A-1 B-1
Universitas Sumatera Utara
DAFTAR TABEL
Halaman Tabel 3.1
Spesifikasi Use Case Pengenalan Pola Wajah K-means
19
Tabel 3.2
Spesifikasi Use Case Pengenalan (Lanjutan)
20
Tabel 3.3
Spesifikasi Use Case Deteksi Wajah
20
Tabel 3.3
Struktur Tabel Wajah
27
Tabel 3.4
Struktur Tabel Detail Wajah
28
Tabel 3.5
Struktur Tabel Cluster
28
Tabel 4.1
Nilai Piksel Contoh Warna Kulit
47
Universitas Sumatera Utara
DAFTAR GAMBAR Halaman Gambar 2.1
Sistem Koordinat Citra Berukuran MxN
6
Gambar 2.2
Warna RGB dalam ruang berdimensi tiga
7
Gambar 2.3
Ruang Warna HSV
9
Gambar 2.4
Sebaran Warna Kulit Di Dunia
11
Gambar 2.5
Ekstraksi Warna Kulit
12
Gambar 3.1
Use Case Diagram Yang Akan Dikembangkan
19
Gambar 3.2
Activity Diagram Proses Pengenalan Pola Wajah
21
Gambar 3.3
Activity Diagram Proses Deteksi Wajah
22
Gambar 3.4
Diagram Ishikawa
23
Gambar 3.5
Flowchart Gambaran Umum Sistem Proses Pengenalan Pola Wajah 23
Gambar 3.6
Flowchart Gambaran Sistem Proses Deteksi Wajah
24
Gambar 3.7
Flowchart Proses Skin Color Detection
25
Gambar 3.8
Flowchart Proses K-Means Clustering
26
Gambar 3.9
Rancangan Form Cover
29
Gambar 3.10 Rancangan Form Fitur Wajah
30
Gambar 3.11 Rancangan Form Deteksi
31
Gambar 3.12 Rancangan Form About
32
Gambar 4.1
Sistem Deteksi Wajah Pada Citra Digital
34
Gambar 4.2
Antarmuka Fitur Wajah
35
Gambar 4.3
Antarmuka Deteksi
46
Gambar 4.4
Citra Uji
49
Gambar 4.5
Citra Wajah
49
Gambar 4.6
Pengujian Fitur Wajah
50
Gambar 4.7
Pengujian Deteksi
57
Gambar 4.8
Citra Wajah Jenderal
58
Gambar 4.9
Pengujian Lanjutan
58
Universitas Sumatera Utara
