Abstrak

Wajah merupakan salah satu aspek terpenting pada penampilan seseorang. Pada dasarnya, selain sebagai tanda pengenal alami, wajah merupakan angggota tubuh yang menjadi daya tarik bagi lawan jenis. Namun wajah juga seringkali mengalami kesalahan dalam perawatannya, dikarenakan setiap jenis kulit wajah yang berbeda haruslah dilakukan perawatan yang berbeda pula..

Pada tugas akhir ini, dibangun suatu program yang dapat mengklasifikasikan jenis kulit wajah. Sebelum proses klasifikasi, citra terlebih dahulu diakusisi, kemudian dilanjutkan dengan proses preprocessing dan ekstrasi ciri. Pada proses ektraksi ciri, digunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan pada proses klasifikasi, digunakan metode Support Vector Machine (SVM) dengan multiclass One-Againts-All (OAA).

Pada pengujian ini, digunakan 100 sample citra, dimana setiap 5 titik daerah wajah yaitu dahi, hidung, dagu, pipi kanan dan pipi kiri terdiri dari 20 citra yang diklasifikasi menjadi 2 kelas, yaitu kering dan berminyak. Pengujian dilakukan pada 9 pria, dengan komposisi masing-masing kelas memiliki 3 pria dengan kulit wajah kering, 3 pria dengan kulit wajah berminyak, dan 3 orang pria dengan kulit wajah kombinasi. Parameter yang digunakan pada ekstrasi ciri GLCM dan klasifikasi SVM yaitu parameter orde dua (energi dan homogenitas), arah keabuan 45o, d = 1 piksel, kernel polynomial dan Kernel Option = 9, sehingga didapatkan akurasi terbaik sebesar 88.89% dan waktu komputasi 4 detik

Kata kunci: GLCM, SVM, kulit wajah, klasifikasi, ekstrasi ciri.