Analisa Citra Wajah Untuk Identifikasi Klasifikasi Jenis Kelamin Menggunakan Algoritma Naive Bayes - Fansyuri, Maulana; Yunita, Devi (LOGIC : Jurnal Ilmu Komputer dan Pendidikan, 2024)
Penelitian ini merupakan sebuah upaya untuk menyelidiki secara rinci identifikasi jenis kelamin melalui analisis wajah, dengan menerapkan metode klasifikasi yang menggunakan algoritma Naive Bayes. Proses identifikasi ini tidak hanya terbatas pada konsep umum pengenalan wajah, tetapi lebih difokuskan pada kemampuan algoritma untuk memahami dan membedakan fitur-fitur wajah yang spesifik antara pria dan wanita. Penggunaan algoritma Naive Bayes sebagai pilihan utama untuk klasifikasi memberikan dimensi tambahan dalam konteks pengolahan citra. Selain itu, penelitian ini secara khusus mengarah pada analisis fitur wajah yang dapat diandalkan, menciptakan kerangka kerja yang lebih rinci untuk memahami perbedaan subtan antara jenis kelamin. Tujuan dari penelitian ini adalah agar bisa mendapatkan tingkat akurasi terbaik dalam proses klasifikasi citra wajah dalam menentukan jenis kelamin seseorang. Metode dalam penelitian ini dilakukan dalam dua fase, yaitu fase pelatihan dan fase pengujian. Dalam fase pelatihan, tahapan yang dilakukan bertujuan untuk mendapatkan model berdasarkan subset citra yang disebut citra latih. Langkah awal penelitian adalah menyiapkan data set gambar yang akan dianalisa. Dataset gambar yang digunakan adalah 20 gambar wajah kemudian melakukan pengambilan gambar sebanyak 10 kali. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan pada citra wajah berdasarkan warna dan bentuk menggunakan metode Naïve Bayes, dapat diambil kesimpulan bahwa metode ini termasuk dalam algoritma yang sangat baik untuk diaplikasikan pada klasifikasi citra wajah berdasarkan warna dan bentuk dengan nilai akurasi sebesar 80%, sehingga penentuan jenis kelamin berdasarkan objek wajah menggunakan data hasil ekstraksi warna dan bentuk serta menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes sesuai dengan data citra sebenarnya.