PEMODELAN PENGENALAN CITRA WAJAH MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET DAUBECHIES 1 DAN JARINGAN SARAF TIRUAN (JST) BACKPROPAGATION - Rangga Farras Alsajid; Suhartati Agoes; Henry Candra (Universitas Tarumanagara, 2021)
The current use of traditional house keys is still considered very less secure so that other methods are needed to improve the level of security. Humans have their own unique characteristics to distinguish one human from another. One of them is the face. This study aims to create an automatic modelling system that can detect a person's face. This modelling system is expected to be able to make a decision whether the person who will enter the house is a occupants of the house or someone else. This automated modelling system uses digital image processing. Feature extraction in this modelling system uses the Wavelet Dauechies 1 Transformation and for its classification uses the Backpropagation Neural Network method. This modelling system experimented 30 times for occupants with 28 successes and 2 failures. Meanwhile, for non-occupants, 30 trials were carried out with a result that 30 times successfully refused entry. This modelling system has an accuracy of 97.33% with an error of 0.38, the Mean Absolute Percentage of 26.23% and the Mean Square Error of 0.38ABSTRAK:Penggunaan kunci rumah saat ini yang masih tradisional dirasa masih sangat kurang keamanannya sehingga dibutuhkan metode lain untuk memperbaiki tingkat keamanannya. Manusia memiliki ciri khas masing masing untuk membedakan manusia yang satu dengan yang lainnya. Salah satu ciri khas pada manusia adalah wajah. Penelitian ini mempunyai tujuan untuk membuat sistem pemodelan otomatis yang bisa mendeteksi wajah seseorang. Sistem pemodelan ini diharapkan bisa mengambil sebuah keputusan apakah orang yang akan masuk ke dalam rumah merupakan penghuni rumah atau orang lain. Sistem pemodelan otomatis ini menggunakan pengolahan citra digital. Ekstraksi ciri pada sistem pemodelan ini menggunakan Transformasi Wavelet Dauechies 1 dan untuk klasifikasinya menggunakan metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation. Sistem pemodelan ini melakukan percobaan sebanyak 30 kali untuk penghuni dengan hasil 28 kali berhasil dan 2 kali gagal. Sedangkan untuk yang bukan penghuni dilakukan percobaan sebanyak 30 kali percobaan dengan hasil 30 kali berhasil ditolak masuk. Sistem pemodelan ini mempunyai akurasi 97,33% dengan Error sebesar 0,38, Mean Absolute Percentage nya sebesar 26,23% dan Mean Square Error nya sebesar 0,38