Pengenalan Ras Berdasarkan Hidung Dan Mulut Menggunakan Gray Level Co-Occurrence Matrix
Ras dapat digunakan untuk mengkategorikan manusia dalam populasi atau kelompok besar. Oleh karena itu, pengenalan ras dapat berguna untuk mempermudah dalam mengidentifikasi seseorang dan membantu dalam mempersempit lingkup pencarian. Penggunaan wajah sebagai dasar pengenalan ras mengarahkan peneliti...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
University of Brawijaya
2021-07-01
|
| Series: | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| Online Access: | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/4366 |
| _version_ | 1818907386216185856 |
|---|---|
| author | Ema Rachmawati Nur Azizah Agustina Febryanti Sthevanie |
| author_facet | Ema Rachmawati Nur Azizah Agustina Febryanti Sthevanie |
| author_sort | Ema Rachmawati |
| collection | DOAJ |
| description | Ras dapat digunakan untuk mengkategorikan manusia dalam populasi atau kelompok besar. Oleh karena itu, pengenalan ras dapat berguna untuk mempermudah dalam mengidentifikasi seseorang dan membantu dalam mempersempit lingkup pencarian. Penggunaan wajah sebagai dasar pengenalan ras mengarahkan penelitian pada identifikasi penggunaan bagian wajah yang berpengaruh signifikan terhadap kinerja pengenalan ras. Pada penelitian ini bagian wajah berupa hidung dan mulut diidentifikasi untuk digunakan sebagai dasar pengenalan ras Mongoloid, Kaukasoid, dan Negroid. Ciri Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) diekstrak dari bagian hidung dan mulut untuk selanjutnya diklasifikasi menggunakan Random Forest. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa penggunaan ciri gabungan dari hidung dan mulut mampu menghasilkan kinerja sistem yang paling baik jika dibandingkan penggunaan hidung atau mulut saja.
Abstract
Race can be used to categorize humans in populations or large groups. Therefore, racial recognition can be useful to make it easier to identify a person and help narrow the scope of the search. The use of faces as a basis for race recognition directs research on identifying the use of facial parts that significantly influence the performance of race recognition. In this study, the face parts of the nose and mouth were identified to be used as a basis for the recognition of the Mongoloid, Caucasoid, and Negroid races. The Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) feature is extracted from the nose and mouth to be classified using Random Forest. The experimental results show that the use of combined features of the nose and mouth is able to produce the best system performance compared to the use of the nose or mouth only. |
| first_indexed | 2024-12-19T21:54:18Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-55a06fd3cbbf45358e046679cb4fbab4 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2355-7699 2528-6579 |
| language | Indonesian |
| last_indexed | 2024-12-19T21:54:18Z |
| publishDate | 2021-07-01 |
| publisher | University of Brawijaya |
| record_format | Article |
| series | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| spelling | doaj.art-55a06fd3cbbf45358e046679cb4fbab42022-12-21T20:04:18ZindUniversity of BrawijayaJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer2355-76992528-65792021-07-018472973410.25126/jtiik.2021844366730Pengenalan Ras Berdasarkan Hidung Dan Mulut Menggunakan Gray Level Co-Occurrence MatrixEma Rachmawati0Nur Azizah Agustina1Febryanti Sthevanie2Universitas TelkomUniversitas TelkomUniversitas TelkomRas dapat digunakan untuk mengkategorikan manusia dalam populasi atau kelompok besar. Oleh karena itu, pengenalan ras dapat berguna untuk mempermudah dalam mengidentifikasi seseorang dan membantu dalam mempersempit lingkup pencarian. Penggunaan wajah sebagai dasar pengenalan ras mengarahkan penelitian pada identifikasi penggunaan bagian wajah yang berpengaruh signifikan terhadap kinerja pengenalan ras. Pada penelitian ini bagian wajah berupa hidung dan mulut diidentifikasi untuk digunakan sebagai dasar pengenalan ras Mongoloid, Kaukasoid, dan Negroid. Ciri Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) diekstrak dari bagian hidung dan mulut untuk selanjutnya diklasifikasi menggunakan Random Forest. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa penggunaan ciri gabungan dari hidung dan mulut mampu menghasilkan kinerja sistem yang paling baik jika dibandingkan penggunaan hidung atau mulut saja. Abstract Race can be used to categorize humans in populations or large groups. Therefore, racial recognition can be useful to make it easier to identify a person and help narrow the scope of the search. The use of faces as a basis for race recognition directs research on identifying the use of facial parts that significantly influence the performance of race recognition. In this study, the face parts of the nose and mouth were identified to be used as a basis for the recognition of the Mongoloid, Caucasoid, and Negroid races. The Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) feature is extracted from the nose and mouth to be classified using Random Forest. The experimental results show that the use of combined features of the nose and mouth is able to produce the best system performance compared to the use of the nose or mouth only.https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/4366 |
| spellingShingle | Ema Rachmawati Nur Azizah Agustina Febryanti Sthevanie Pengenalan Ras Berdasarkan Hidung Dan Mulut Menggunakan Gray Level Co-Occurrence Matrix Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| title | Pengenalan Ras Berdasarkan Hidung Dan Mulut Menggunakan Gray Level Co-Occurrence Matrix |
| title_full | Pengenalan Ras Berdasarkan Hidung Dan Mulut Menggunakan Gray Level Co-Occurrence Matrix |
| title_fullStr | Pengenalan Ras Berdasarkan Hidung Dan Mulut Menggunakan Gray Level Co-Occurrence Matrix |
| title_full_unstemmed | Pengenalan Ras Berdasarkan Hidung Dan Mulut Menggunakan Gray Level Co-Occurrence Matrix |
| title_short | Pengenalan Ras Berdasarkan Hidung Dan Mulut Menggunakan Gray Level Co-Occurrence Matrix |
| title_sort | pengenalan ras berdasarkan hidung dan mulut menggunakan gray level co occurrence matrix |
| url | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/4366 |
| work_keys_str_mv | AT emarachmawati pengenalanrasberdasarkanhidungdanmulutmenggunakangraylevelcooccurrencematrix AT nurazizahagustina pengenalanrasberdasarkanhidungdanmulutmenggunakangraylevelcooccurrencematrix AT febryantisthevanie pengenalanrasberdasarkanhidungdanmulutmenggunakangraylevelcooccurrencematrix |