EKSTRAKSI FITUR MENGGUNAKAN METODE RECTANGLE FILTER UNTUK MENDETEKSI WAJAH TUGAS AKHIR

(1)

EKSTRAKSI FITUR MENGGUNAKAN METODE RECTANGLE FILTER UNTUK MENDETEKSI WAJAH

TUGAS AKHIR

Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang

Oleh :

ANGGRI DEWANTI PUTRI 09560296

JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG 2013

(2)

LEMBAR PERSETUJUAN

TUGAS AKHIR

Menyetujui

Pembimbing I

Yuda Munarko, S.Kom, MSc NIP : 10806110432

Pembimbing II

Wahyu Andhyka Kusuma, S.Kom NIP : 0720068701

(3)

LEMBAR PENGESAHAN

TUGAS AKHIR

Disusun Oleh :

ANGGRI DEWANTI PUTRI 09560296

Tugas akhir ini telah diuji dan dinyatakan lulus melalui sidang majelis penguji pada tanggal 12 Juli 2013

Menyetujui,

Sofyan Arifianto, S.Si,M.Kom Hardianto Wibowo, S.Kom NIP : NIP :

Mengetahui,

Ketua Jurusan Teknik Informatika

Eko Budi Cahyono, S.Kom,MT NIP : 108.9504.0330

(4)

LEMBAR PERNYATAAN

Yang bertanda tangan dibawah ini :

NAMA : ANGGRI DEWANTI PUTRI

NIM : 09560296

FAK./JUR. : TEKNIK/INFORMATIKA

Dengan ini saya menyatakan bahwa Tugas Akhir dengan judul “EKSTRAKSI FITUR MENGGUNAKAN METODE RECTANGLE FILTER UNTUK MENDETEKSI WAJAH” beserta seluruh isinya adalah karya saya sendiri dan bukan merupakan karya tulis orang lain, baik sebagian maupun seluruhnya, kecuali dalam bentuk kutipan yang telah disebutkan sumbernya.

Demikian surat pernyataan ini saya buat dengan sebenar-benarnya. Apabila kemudian ditemukan adanya pelanggaran terhadap etika keilmuan dalam karya saya ini, atau ada klaim dari pihak lain terhadap keaslian karya saya ini maka saya siap menanggung segala bentuk resiko/sanksi yang berlaku.

Mengetahui, Dosen Pembimbing

Yuda Munarko, S.Kom, MSc 108. 0611.0443

Malang, 15 Juni 2013 Yang Membuat Pernyataan

(5)

KATA PENGANTAR

Dengan mengucap Alhamdulillahirabbil’alamin kami memanjatkan puji syukur ke hadirat Allah swt, atas rahmat, nikmat dan hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan penulisan tugas akhir ini. Tugas akhir ini disusun untuk memenuhi sebagian persyaratan mencapai sarjana S-1 dalam bidang Studi Informatika di Universitas Muhammadiyah Malang.

Selama penulisan skripsi ini penulis menyadari banyak pihak yang telah memberikan bantuannya, sehingga pada kesempatan ini penulis ingin mengucapkan terima kasih yang tulus kepada:

 Dekan Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Malang Ir.Sudirman, MT.

 Selaku ketua jurusan bapak Eko Budi Cahyono, S.Kom, MT.

 Selaku dosen pembimbing Bapak Yuda Munarko, S.Kom, M.Sc, dan Bapak Wahyu Andhyka Kusuma, S.Kom, selaku pembimbing penulis yang telah memberikan bimbingannya dengan penuh kesabaran.

 Ibu saya Yuliana Patimang, Ayah saya Choiri Heru Sugianto, Bapak Henry Sayoga, om Stanis Laus Sudy, kakungku Antonius Bato, nenekku Agnes Pulung Patimang, tante Rita, mas Aga Yulianto, mas Adi Sugianto, Akhmad Firmansyah, serta adikku Rina dan Marcel mereka adalah keluargaku tercinta yang telah memberikan dukungan, doa, kesempatan, dan kasih sayang dengan tulus sehingga penulis dapat menyelesaikan semua ini.

 Teman-teman yang telah memberikan banyak bantuan, pelajaran dan pengalaman baru bagi penulis : Putra, Indah, Mia, Myrza, Lina, Nurul, Rama, Fauzan, Udin, Vita, Yuvita, mbak.Santi, temen-temen seperjuanganku terimakasih banyak.

 Pihak-pihak lain yang tidak bisa penulis sebutkan satu-persatu yang telah memberikan bantuannya selama ini.

Akhir kata, penulis sadar bahwa penulis masih memiliki keterbatasan dan kekurangan sehingga karya ini mungkin masih jauh dari sempurna. Untuk itu saran dan kritik yang membangun akan penulis terima dengan tangan terbuka

(6)

Malang, Juni 2013

(7)

DAFTAR ISI

LEMBAR PERSETUJUAN ... i

LEMBAR PENGESAHAN ... ii

LEMBAR PERNYATAAN ... iii

ABSTRAK ... iv

ABSTRACT ... v

KATA PENGANTAR ... vi

DAFTAR ISI ... viii

DAFTAR GAMBAR ... xi

DAFTAR TABEL ... xii

BAB I PENDAHULUAN ... 1 1.1 Latar Belakang ... 1 1.2 Rumusan Masalah ... 2 1.3 Batasan Masalah ... 2 1.4 Tujuan Penelitian ... 2 1.5 Metodologi ... 3 1.5.1 Studi Literatur ... 3 1.5.2 Pengumpulan Data ... 3

1.5.3 Perancangan Perangkat Lunak ... 3

1.5.4 Pembuatan Aplikasi ... 3

1.5.5 Uji Coba dan Analisa ... 4

1.6 Sistematika Penulisan ... 4

BAB II LANDASAN TEORI ... 6

2.1 Konsep Dasar Citra Digital ... 6

2.1.1 Citra Bitmap ... 11

2.1.2 Grayscale ... 12

2.1.3 Thresholding / Ambang Batas ... 12

2.2 Deteksi Wajah ... 12

2.2.1 Wajah ... 14

2.2.2 Pembagian Fitur Pada Objek Wajah ... 14

(8)

2.4 Metode Pengujian ... 19

2.5 Penelitian terdahulu ... 19

BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM ... 20

3.1 Analisa Sistem ... 20

3.1.1 Analisa Masalah ... 21

3.1.2 Analisa Algoritma ... 22

3.2 Perancangan Sistem ... 22

3.3 Desain Interface ... 25

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN ... 27

4.1 Implementasi Perangkat Lunak ... 27

4.2 Implementasi dan Pengujian Aplikasi ... 27

4.2.1 Implementasi Halaman Menu Utama ... 27

4.2.2 Pengaksesan Piksel ... 29

4.2.3 Proses Grayscale ... 30

4.2.4 Proses Thresholding ... 31

4.2.5 Pengaksesan Fitur Wajah ... 33

4.2.2 Proses Windowing ... 34

4.3 Pengujian Terhadap Citra Menggunakan Confusion Matrix . ... 35

4.3.1 Menentukan Nilai Citra Yang Terdeteksi ... 35

4.3.2 Durasi Proses Deteksi Wajah ... 36

4.3.3 Komposisi Nilai Masing-Masing Citra Thresholding Dengan Objek Citra ... 37

4.3.4 Detection Rate And Positive Rate ... 38

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ... 39

5.1 Kesimpulan ... 39

5.2 Saran ... 39

(9)

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Representasi citra spasial – piksel. Sebelah kiri untuk citra

2D sedangkan sebelah kanan untuk citra 3D ... 6

Gambar 2.2 Citra Digital ... 7

Gambar 2.3 Contoh ukuran piksel ... 7

Gambar 2.4 Contoh Citra ... 9

Gambar 2.5 Bitmap Dengan Nilai Matriksnya ... 11

Gambar 2.6 Tingkat Deteksi Objek Wajah ... 14

Gambar 2.7 Peta Mata ... 14

Gambar 2.8 Peta Mulut ... 15

Gambar 2.9 Geometri dan Fitur Hidung ... 15

Gambar 2.10 Piksel Area ... 17

Gambar 2.11 Objek Wajah Dan Bukan Wajah ... 17

Gambar 2.12 Area Fitur Wajah ... 18

Gambar 2.13 Jumlah Piksel Area ... 18

Gambar 3.1 Flowchart Perancangan Sistem ... 23

Gambar 3.2 Piksel Area ... 24

Gambar 3.3 Proses Windowing ... 25

Gambar 3.4 Perancangan Desain Interface ... 25

Gambar 4.1 Code Desain Halaman Menu Utama ... 27

Gambar 4.2 Halaman Menu Utama ... 28

Gambar 4.3 Tampilan Citra Yang Terdeteksi ... 28

Gambar 4.4 Eror Message ... 29

Gambar 4.5 Code Program Class Pixel ... 30

Gambar 4.6 Code Program Grayscale ... 31

Gambar 4.7 Code Program Thresholding ... 32

Gambar 4.8 Code Program Proses Pencarian Data ... 34

Gambar 4.9 Code Program Matching Data ... 35

(10)

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Macam-Macam Format Citra ... 9

Tabel 4.1 Citra Yang Terdeteksi Adanya Objek Wajah ... 36

Tabel 4.2 Durasi Proses Deteksi Wajah ... 36

Tabel 4.3 Komposisi Citra ... 37

(11)

DAFTAR PUSTAKA

[1] Akhmad Balza, Kartika Firdauzy. 2005. Teknik Pengolahan Citra

digital Menggunakan Delphi. Yogyakarta: Ardi Group.

[2] Dewi Agushinta R, Adang Suhendra, Hendra. 2007. Ekstraksi Fitur dan Segmentasi Wajah Sebagai Semantik Pada Sistem

Pengenalan Wajah. Jurusan Ilmu Komputer/Teknologi

Informasi/Jurusan Teknik Informatika Universitas Gunadarma, Jakarta.

[3] Gonzalez C Rafael, Woods E Richard. 1992. Digital Image

Processing. Addison Wesley Publishing Company, USA.

[4] Gonzalez C Rafael, Woods E Richard. 2002. Digital Image

Processing. Addison Wesley Publishing Company, USA.

[5] Herianto. 2009. Perancangan Program Aplikasi Simulasi Eye Detection Motion Untuk Smart Reader Dengan Metode Rank

Deficient. Teknik Informatika-Matematika, Binus University.

[6] Hjelmas Erik, Low Kee Boon. 2001. Face Detection: A Survey. Department of Informatics, University of Oslo. Department of Meteorology, University of Edinburgh.

[7] Lovell C Brian. 2003. Signal and Image Processing II. Proffessor, The University of Queensland and NICTA.

[8] Mahendra.2011. Pendeteksian Wajah Secara Cepat Menggunakan

Teknik Windowing Dengan Ciri Rambut Dan Kulit.Universitas

Brawijaya.Malang.

[9] Nugroho Setyo. 2004. Sistem Pendeteksian Wajah Manusia Pada

Citra Digital. Program Studi Ilmu Komputer Jurusan Ilmu

Matematika dan Pengetahuan Alam, Universitas Gajah Mada, Yogyakarta.

[10] Sung Kay-Kah. 1996. Learning and Example Selection for Object

and Pattern Detection. Massachusetts Institute of Technology

Artificial Intelligence Laboratory and Center for Biological and Computational Learning Department of Brain and Cognitive

(12)

Sciences.

[11] Wong KH. 2005. Face Detection. Technical University of Denmark Informatics and Mathematical Modelling.

[12] Wilyana, Drs.Marihat Situmorang, M.Kom., Drs.James P.Marbun, M.Kom. Aplikasi Pendeteksi Penjiplakan pada File Teks dengan Algoritma Winnowi Perbandingan Algoritma Arithmetic dengan

Geometric Mean Filter untuk Reduksi Noise pada Citra. Fakultas

Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Fasilkom-TI USU, Medan.

[13] Yang Ming-Hsuan, Kriegman J David. 2002. Detecting Faces in

Images: A Survey. IEEE Transactions Pattern Analysis and