<![CDATA[Pengenalan wajah merupakan salah satu teknologi biometrika yang paling banyak digunakan untuk identifikasi personal. Meskipun pengenalan wajah secara manual oleh manusia tergolong mudah, proses ini menjadi lebih kompleks ketika diimplementasikan menggunakan teknologi komputer. Berbagai metode telah dikembangkan untuk memecahkan masalah ini, salah satunya adalah metode pengenalan wajah berbasis citra digital. Namun, tantangan utama dalam pengenalan wajah adalah bagaimana mengekstraksi fitur-fitur penting dari citra wajah sehingga dapat memberikan hasil identifikasi yang akurat. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini membandingkan dua metode pengenalan wajah yang populer, yaitu Principal Component Analysis (PCA) dan Linear Discriminant Analysis (LDA). Kedua metode ini diterapkan dalam sistem pemrograman desktop untuk mengolah citra wajah dan mengidentifikasi identitas individu. PCA digunakan untuk mengurangi dimensi data dengan mempertahankan informasi yang paling penting, sementara LDA digunakan untuk memaksimalkan separasi antar kelas dalam data latih. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas kedua metode tersebut dalam konteks pengenalan wajah. Hasil akhir dari penelitian ini adalah pengembangan aplikasi desktop yang mampu mendeteksi dan mengenali wajah menggunakan metode PCA dan LDA. Aplikasi ini telah diuji dengan berbagai skenario, dan hasilnya menunjukkan bahwa LDA memberikan tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan PCA pada kondisi tertentu, terutama ketika jumlah data latih yang tersedia terbatas. Aplikasi ini diharapkan dapat menjadi alat yang efektif untuk pengenalan wajah di berbagai bidang, seperti keamanan dan kontrol akses.]]>
Copyrights © 2026
