SISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENTS ANALYSIS (PCA) DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN - Y.S., Frans Bertua; Hidayatno, Achmad; Zahra, Ajub Ajulian (Transmisi, 2013)
Abstrak   Identifikasi seseorang berdasarkan biometrik telah berkembang dengan pesat di kalangan akademik dan industri. Metode pengenalan identitas seseorang yang banyak digunakan di antaranya berdasarkan nomor identitas unik (kunci fisik, kartu identitas dan lainnya) atau berdasarkan ingatan terhadap sesuatu (sandi rahasia dan lainnya). Metode tersebut banyak memiliki kekurangan di antaranya adalah kartu identitas dapat hilang dan sandi dapat lupa dari ingatan seseorang. Ada dua jenis biometrik di antaranya adalah physiological (iris mata, wajah dan sidik jari) dan behavioural (suara dan tulisan tangan). Dalam tugas akhir ini dibuat program pengenalan citra wajah dengan menggunakan metode principal components analysis (PCA) dan jaringan saraf tiruan. Dengan tujuan mendapatkan hasil pengenalan yang cukup baik untuk mengenali citra wajah, dan memberikan saran untuk pengembangan sistem pengenalan wajah agar semakin baik lagi. Berdasarkan hasil pengujian keseluruhan data dengan variasi hidden layer = 1,2 maupun 3 memiliki rata-rata tingkat pengenalan 82,40%. dengan pengenalan tertinggi sebesar 86,6% pada variasi jumlah hidden layer = 1, dan terendah sebesar 79,3% pada variasi jumlah hidden layer = 2. Dan berdasarkan hasil pengujian keseluruhan data dengan variasi jumlah komponen utama = 100, 50, 25 maupun 10 memiliki rata-rata tingkat pengenalan 76,9% dengan pengenalan tertinggi sebesar 86,6% pada variasi jumlah komponen utama = 100, dan terendah sebesar 66% pada variasi jumlah komponen utama = 10.   Kata kunci : Pengenalan Wajah, Principal Components Analysis (PCA), Jaringan saraf tiruan     Abstract   Based on biometric identification of a person has been growing very rapidly among academic and industry. A method of the introduction of the identity of someone much used based on identification number of the unique ( the key psychics, identity card and other ) or in terms of memories to something ( a secret password and other ). This method many having a deficiency of them are identity card can be lost and the password can forget of memory someone. There are two kinds of biometric among which are the physiological (, the iris of the eye the face and fingerprints ) and behavioural ( voice and handwriting ). In this final task made program with a face image recognition method using principal components analysis (PCA) and artificial neural networks. With the aim of getting results good enough recognition to recognize facial image, and provide suggestions for the development of face recognition systems in order for the better again. Based on the test results the overall record with a variation of the hidden layer = 1,2 and 3 have an average level of recognition 82,40%. the highest result  86,6% in the number variation of hidden layer = 1, and the lowest of 79.3% in the number of hidden layer variation = 2. And based on the test results the overall record with a variation of principal components = 100, 50, 25 and 10 have an average level of 76,9% recognition with the highest recognition of 86,6% in the number of principal components of variation = 100, and the lowest of 66% in the number of principal components of variation = 10.   Key word : Face recognition, Principal Components Analysis (PCA), artificial neural network