Perbandingan Pengklasifikasi Fungsi Jarak dan Jaringan Syaraf Tiruan pada Sistem Pengenalan Wajah

Abstract

Pengenalan wajah merupakan topik penelitian yang masih hangat sampai sekarang ini. Para peneliti
telah berupaya untuk menemukan teknik yang efektif agar diperoleh hasil pengenalan dengan akurasi yang
tinggi. Pada dasarnya ada dua hal penting dalam sistem pengenalan yaitu ekstrasi ciri dan teknik klasifikasi.
Pada makalah ini akan dikaji efektifitas dua teknik pengklasifikasi yaitu fungsi jarak dan jaringan syaraf tiruan
(JST) yang digunakan sebagai pengklasifikasi pada sistem pengenalan wajah. Pada penelitian ini sistem
pengenalan wajah dilatih dan diuji menggunakan citra wajah 5 orang dengan bentuk ekspresi wajah yang
berbeda-beda. Hasil eksperimen dengan menggunakan teknik pengklasifikasi yang berbeda menunjukkan bahwa
akurasi hasil pengenalan wajah berturut-turut 95% dan 100% untuk fungsi jarak Manhattan dan fungsi jarak
Euclidean (L2). Sedangkan pengenalan wajah dengan menggunakan teknik pengklasifikasi JST dengan
memvariasi jumlah neuron pada lapisan tersembunyidiperoleh akurasi hasil 80%, 90% dan100%.
Kata kunci: pengenalan wajah, fungsi jarak, jaringan syaraf tiruan