IDENTIFIKASI RAS MANUSIA MELALUI CITRA WAJAH MENGGUNAKAN DISCRETE WAVELET TRANSFORM DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION NEURAL NETWORKS

ANAK AGUNG AYU ARYASTI PURNAMA DEWI

Informasi Umum

Kode

20.04.3647

Klasifikasi

621.38 2 - Signal processing, Information theory

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Image Processing - Signal Processing

Dilihat

66 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Teknologi pengenalan wajah terus berinovasi dari sistem autentifikasi yang lebih cepat dan akurat mampu mendorong perkembangan dalam dunia Antropologi yang sangat berpengaruh besar pada kebutuhan data forensik. Data primer yang dibutuhkan pada kebutuhan forensik yakni: umur, jenis kelamin, ras dan tinggi badan. Wajah manusia menyediakan banyak informasi, salah satu penelitian yang berkaitan dengan pengenalan wajah adalah pengklasifikasian yang dapat dikelompokan berdasarkan ras, gender, bentuk dan lainnya. Fitur demografis, seperti ras dan gender, mempengaruhi proses pengenalan wajah manusia. Semakin berkembangnya zaman, populasi manusia semakin heterogen dan sangat sulit untuk membedakan ras manusia satu dengan yang lainnya hanya melalui ciri khusus rasnya. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu teknologi yang dapat digunakan sebagai solusi dalam pengklasifikasian ras manusia secara akurat dan efektif. Penelitian kali ini, terfokus pada pengolahan citra pada wajah manusia untuk mengidentifikasi ras manusia menjadi 3 kelas yaitu Mongoloid, Kaukasoid dan Negroid. Metode Discrete Wavelet Transform (DWT) serta klasifikasi Learning Vector Quantization (LVQ) digunakan dalam pengolahan citra wajah. Pada sistem digunakan 90 citra sampel untuk training yang disimpan pada database dan 60 citra uji yang tidak disimpan pada database, digunakan sebagai citra pengujian. Hasil dari penelitian ini membuktikan bahwa metode DWT dan klasifikasi LVQ cocok digunakan dalam mengklasifikasi dan mengidentifikasi 3 kelompok ras manusia dengan akurasi sebesar 86,67 % dan waktu komputasi sebesar 16,5779 sekon.

Kata Kunci: Ras Manusia, Discrete Wavelet Transform (DWT), Learning Vector Quantization Neural Networks (LVQ-NN).