ABSTRAKSI: Abstrak Pengenalan wajah merupakan pekerjaan yang cukup menantang dikarenakan banyak faktor yang berpengaruh dalam proses pendeteksian, seperti: pewarnaan, skala atau ukuran yang berubah-ubah, lokasi, orientasi (sudut pandang pengambilan citra), dan pose (frontal dan seluruh tubuh). Metode Eigenfaces merupakan metode yang umum digunakan dalam proses pengenalan wajah. Meskipun demikian, metode ini bila digunakan secara langsung pada citra greyscale memiliki kendala dalam hal mengenali wajah dengan variasi pencahayaan yang berbeda. Metode Eigenedginess dalam proses pengenalan wajah digunakan untuk mengurangi kesalahan deteksi yang disebabkan oleh pencahayaan yang berbeda-beda dengan cara merubah citra grayscale yang ada ke dalam bentuk citra edginess sebelum citra tersebut diproses dalam proses analisis eigen. Pada buku ini dilakukan implementasi metode eigenedginess dan metode eigenfaces dalam proses pengenalan wajah. Hasil uji coba dan analisa menunjukkan seberapa besar perbedaan akurasi yang terjadi dengan menggunakan kedua metode tersebut.Kata Kunci : eigenfaces, pengenalan wajah, grayscale, eigenedginess, edginess, analisis eigenABSTRACT: Abstract Face recognition is chalenging task because of variation in lightning condition, variability in scale, location, orientation (point of view), and pose (frontal, profile). Eigenfaces method is generally used as a method for face recognition process. Otherwise, this method which is used directly in a grayscale image could have a problem in recognizing a face with different variation in lighting condition. Eigenedginess method for face recognition process is used to reduced error detection which is caused by the different variation in illumination by transform a grayscale image to an edginess image before the image is processed in eigen analysis. In this book, Eigenedginess method and eigenfaces method is implemented on face recogition process. The testing and analysis result show how far the difference of accuration between both of methods.Keyword: eigenfaces, face recognition, grayscale, eigenedginess, edginess, eigen analysis