BAB I PENDAHULUAN. Bab pertama ini terbagi menjadi enam bagian yang masing-masing akan

Teks penuh

(1)

BAB I PENDAHULUAN

Bab pertama ini terbagi menjadi enam bagian yang masing-masing akan menjelaskan rmengenai latar belakang, pendefinisian masalah, tujuan dari penelitian, ruang lingkup, metodologi penelitian yang digunakan, dan sistematika penulisan laporan.

1.1 Latar Belakang

Seiring perkembangan teknologi, pemanfaatan dari pengembangan ilmu pengetahuan tersebut harus selalu ditingkatkan. Khususnya dalam hal menciptakan keamanan dan ketertiban di Indonesia. Hal ini masih jadi kendala karena jumlah polisi di Indonesia masih minim, yaitu satu polisi setiap 900 orang penduduk[1]. Jika dilihat segi kecukupan yang dianjurkan oleh Perserikatan Bangsa-Bangsa, seharusnya perbandingan penduduk dan polisi sebanyak 1:400. Bandingkan dengan Malaysia yang 1:312 dan dan Singapura yang 1:250[1].

Dengan perbandingan yang belum ideal seperti ini, maka polisi sebagai aparat penegak hukum perlu melakukan langkah-langkah yang lebih efisien dalam menangani kejahatan dan menemukan pelaku kasus kejahatan. Salah satu hal yang bisa dilakukan adalah membuat sketsa (rekonstruksi) wajah pelaku kejahatan, agar pelaku lebih cepat teridentifikasi. Pembuatan sketsa wajah ini dilakukan dengan meminta kesaksian kepada korban maupun saksi terhadap ciri-ciri dari sang pelaku kejahatan. Sayangnya proses rekonstruksi dan identifikasi wajah pelaku kejahatan masih dilakukan secara manual.

Sehingga efisiensi dan efektifitas dari proses ini masih dirasakan kurang.

(2)

Dalam tahap rekonstruksi, pembuatan sketsa dilakukan dengan seorang ilustrator yang menggambar berdasarkan keterangan dari saksi. Dalam prosesnya, diminta beberapa komponen wajah yang bisa merangkai bentuk wajah pelaku. Salah satu komponen yang merangkai wajah tersebut adalah alis, yang digolongkan dalam proses rekonstruksi ini menjadi 5: normal, sedang, sambung, tebal, dan tipis [2]. Permasalahan yang terjadi dalam proses manual ini karena gambar yang dihasilkan tergantung pada kemampuan gambar sang illustrator.

Sedangkan pada tahap identifikasi, dilakukan pembandingan kemiripan sketsa wajah yang didapat dari proses rekonstruksi, dengan seluruh citra buronan yang ada di polisi. Proses ini masih sangat sulit untuk dilakukan secara manual, karena prosesnya dilakukan dengan mencocokkan satu persatu hasil sketsa wajah dengan citra buronan.

Sedangkan citra buronan yang berada di Polisi berjumlah sangat banyak.

Untuk menangani permasalahan rekonstruksi dan identifikasi ini, diperlukan sebuah sistem yang bisa merekonstruksi wajah dari setiap komponennya seperti alis, mata, hidung, dagu, rambut, dan lain sebagainya, dengan standar kualitas yang sama untuk setiap ilustrator. Selain itu juga diperlukan sistem yang bisa mencari citra wajah yang mirip dengan sketsa wajah pelaku dari kumpulan data buronan yang ada di Polisi.

Banyak metode yang telah digagas oleh para peneliti untuk mengidentifikasi wajah, diantaranya adalah Eigenface, Neural Networks, Graph Matching, Hidden Markov Models, Geometrical Feature Matching, Template Matching, 3D Morphable Model, Line Edge Map, Support Vector Machine, dan Multiple Classifier Systems [3].

Dari penelitian tersebut, sebagian besar meneliti tentang wajah secara umum, namun masih sedikit yang meneliti untuk komponen-komponen khusus pada wajah, khususnya alis.

(3)

Penulis bermaksud untuk membuat subsystem dari proses identifikasi wajah buronan, dengan membuat sistem yang bisa mengukur kemiripan alis dari tiap citra wajah. Maka penulis mencoba mencari metode yang bisa digunakan untuk melakukan ekstraksi ciri untuk alis, maka didapatkanlah dua metode yang akan dibandingkan. Dua metode tersebut adalah, Eigenface dan Klustering K-Means dengan Koreksi Gamma.

Eigenface adalah metode ekstraksi ciri wajah yang digagas oleh Matthew Turk dan Alex Pentland pada tahun 1991 [4]. Metode ini memiliki ide untuk membuat citra wajah menjadi sandi (encrypt) yang kemudian hasilnya akan dibandingkan dengan citra wajah yang juga disandikan dengan metode yang sama [5].

Metode kedua adalah Klustering K-Means. Metode ini biasa digunakan untuk melakukan pengelompokan data (clustering) dan segmentasi citra. Untuk ekstraksi ciri alis, metode ini akan mengelompokkan alis menjadi 3 bagian: kulit, alis tipis, dan alis tebal. Hal ini sebelumnya pernah disinggung oleh Peter Hillman et al [6]. Titik berat ketiga cluster ini yang akan menjadi fitur unik dari setiap alis. Selain itu, untuk menghasilkan performa kluster yang baik, penulis akan mengkombinasikan Klustering K-Means ini dengan Koreksi Gamma, untuk perbaikan pencahayaan dari citra alis.

1.2 Pendefinisian Masalah

Masalah yang ingin dipecahkan dari penelitian ini adalah:

1. Menentukan metode ekstraksi ciri alis yang bisa digunakan untuk mengukur kemiripan alis, dan membandingkan keakuratan antara dua metode.

2. Membuat rancangan sistem yang dapat membantu pengguna untuk melakukan rekonstruksi wajah yang khusus pada komponen alis dan melakukan pencarian ke basis data citra wajah hingga dapat menampilkan

(4)

citra wajah yang bagian alisnya paling mirip dengan bentuk alis hasil dari rekonstruksi wajah.

1.3 Tujuan Penelitian

Tugas akhir ini bertujuan untuk mencari metodologi yang bisa digunakan untuk mempercepat proses pencarian wajah dalam basis data kepolisian, dengan alis sebagai indikator kemiripan. Tugas akhir ini yang akan digunakan untuk melengkapi perangkat lunak yang akan dibuat untuk mempermudah kepolisian RI dalam merekonstruksi wajah buronan dan mencari wajah buronan dalam basis data. Sistem yang dibuat dinamakan Sistem Identifikasi Buron.

1.4 Ruang Lingkup Penelitian

Tugas akhir ini memiliki ruang lingkup antara lain:

1. Ekstraksi ciri diambil dari bagian alis pada citra wajah.

2. Citra wajah yang digunakan adalah citra wajah frontal.

3. Citra wajah merupakan citra wajah penduduk Indonesia yang terdiri dari berbagai ras, namun secara umum memiliki wajah khas melayu.

4. Citra wajah yang digunakan dalam penelitian ini memiliki lebar 60 piksel dan tinggi 80 piksel.

5. Citra alis memiliki lebar 38 piksel dan lebar 6 piksel. Didapatkan dari hasil cropping manual pada citra wajah.

6. Semua proses komputasi dilakukan pada citra dengan intensitas grayscale.

1.5 Metodologi Penelitian

Metodologi yang dipakai untuk penelitian pengukuran kemiripan alis dilakukan

(5)

1.5.1 Studi Literatur

Pada tahap ini, dilakukan studi literatur mengenai metode-metode yang biasa digunakan untuk pengenalan wajah. Kemudian penelitian dipersempit kepada pengenalan alis dan ekstraksi ciri dari alis. Setelah itu studi literatur dilanjutkan dengan mencari makalah-makalah yang mendukung topik yang dipilih.

1.5.2 Analisis Kebutuhan Sistem

Pada tahap ini, penulis melakukan analisis kebutuhan dari Sistem Identifikasi Buron. Lebih spesifik lagi pada dua hal, apa saja yang dibutuhkan sistem dan bagaimana arsitektur sistem.

1.5.3 Perancangan Sistem

Pada tahap ini dilakukan perancangan sistem dan modul yang akan dibuat.

Selain itu, juga dilakukan perancangan antarmuka dari Sistem Identifikasi Buron.

1.5.4 Implementasi Sistem

Pada tahap ini dilakukan implementasi dari fitur-fitur yang ada dalam Sistem Identifikasi Buron. Ada tiga tahap yang dilakukan:

1. Melakukan ekstraksi ciri dari citra Alis

Ada dua metode yang digunakan dalam sistem ini, yaitu eigenface dan Klustering K-Means dan Koreksi Gamma. Hasil ekstraksi akan disimpan dalam file yang akan berguna untuk proses pencarian.

2. Pencarian Citra Alis

Proses pencarian citra alis ini dilakukan untuk memperoleh citra alis yang mirip dengan citra alis yang menjadi template. Pencarian ini dilakukan dengan mencari jarak euclidean antar citra alis yang menjadi template dan citra alis yang berada dalam basis data.

1.5.5 Pengujian Sistem

(6)

Pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap kinerja dari sistem. Pengujian ini bertujuan untuk memastikan sistem bekerja dengan benar sesuai dengan analisis dan perancangan yang telah dilakukan sebelumnya. Selain itu, pengujian ini juga bertujuan untuk melihat tingkat akurasi dari sistem dalam melakukan pengukuran kemiripan alis.

1.6 Sistematika Penulisan

Laporan ini akan dibagi sebagaimana berikut:

 Bab 1 menjelaskan mengenai latar belakang penelitian, pendefinisian masalah, ruang lingkup penelitian, tujuan penelitian, dan metodologi yang digunakan dalam penelitian.

 Bab 2 menjelaskan mengenai landasan teori yang terkait dan digunakan dalam penelitian.

 Bab 3 menjelaskan mengenai analisis kebutuhan sistem dan perancangan sistem.

 Bab 4 menjelaskan mengenai implementasi dari sistem.

 Bab 5 menjelaskan skenario pengujian dan analisis pengujian terhadap sistem yang dikembangkan.

 Bab 6 menjelaskan kesimpulan dari penelitian serta saran yang dapat membantu penelitian selanjutnya. Setelah itu bab ini akan menutup laporan penelitian ini.

Figur

Memperbarui...

Referensi

Memperbarui...

Related subjects :