{"title":"APLIKASI PENGEKSTRAK CIRI KERIPUT WAJAH MANUSIA DENGAN PENDEKATAN KEACAKKAN STATISTIS ENTROPI","authors":"Syukri Gazali Suatkab, Alphin Stephanus","doi":"10.24176/ijtis.v2i2.6302","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Proses penuaan merupakan hal yang tidak bisa dihindari dan sifatnya alami pada manusia. Perubahan wajah manusia terjadi secara signifikan seiring dengan bertambahnya usia. Aspek-aspek yang mempengaruhi perubahan ini antara lain: heriditas, psikologis, nutrisi, lifestyle, ras maupun dearah geografis. Manusia memiliki kebutuhan yang berbeda pada setiap kelompok usia. Sebagai konsekuensi perkembangan ilmu pengetahuan, teknologi dan informasi maka dibutuhkan layanan publik yang dapat membantu manusia dalam memenuhi kebutuhan berdasarkan kelompok umur. Untuk dapat mengelompokkan umur dengan baik maka dibutuhkan diskriptor yang baik sebagai ciri pembeda utama. Penelitian ini menggunakan MATLAB 7.8 berbasis GUI (Graphic User Interface) untuk membuat aplikasi pengekstrak ciri keriput wajah. Pengekstrakan ciri citra dibagi menjadi dua sub proses yaitu pra pengolahan citra dan ekstraksi ciri. Praproses diawali dengan Cropping citra asli menjadi lebih kecil, pengubahan citra warna menjadi citra aras keabuan (grayscale), melakukan histogram equalization dan cropping pada 5 daerah kerutan wajah. Berdasarkan lima daerah kerutan wajah manusia tersebut, dihasilkan ciri tekstur sebagai ciri keriput diperoleh dari pendekatan keacakan statistis yaitu entropi. Penelitian ini menggunakan 12 citra wajah laki-laki dengan batasan umur 20 tahun sampai dengan diatas 60 tahun sebagai bahan sampel. Sistem ini berhasil mengekstrak seluruh sampel citra wajah. Dan akhirnya aplikasi ini diharapkan dapat menjadi referensi yang dapat diimplementasikan dibidang yang lain. ","PeriodicalId":178541,"journal":{"name":"Indonesian Journal of Technology, Informatics and Science (IJTIS)","volume":"16 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-06-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Indonesian Journal of Technology, Informatics and Science (IJTIS)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.24176/ijtis.v2i2.6302","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
Proses penuaan merupakan hal yang tidak bisa dihindari dan sifatnya alami pada manusia. Perubahan wajah manusia terjadi secara signifikan seiring dengan bertambahnya usia. Aspek-aspek yang mempengaruhi perubahan ini antara lain: heriditas, psikologis, nutrisi, lifestyle, ras maupun dearah geografis. Manusia memiliki kebutuhan yang berbeda pada setiap kelompok usia. Sebagai konsekuensi perkembangan ilmu pengetahuan, teknologi dan informasi maka dibutuhkan layanan publik yang dapat membantu manusia dalam memenuhi kebutuhan berdasarkan kelompok umur. Untuk dapat mengelompokkan umur dengan baik maka dibutuhkan diskriptor yang baik sebagai ciri pembeda utama. Penelitian ini menggunakan MATLAB 7.8 berbasis GUI (Graphic User Interface) untuk membuat aplikasi pengekstrak ciri keriput wajah. Pengekstrakan ciri citra dibagi menjadi dua sub proses yaitu pra pengolahan citra dan ekstraksi ciri. Praproses diawali dengan Cropping citra asli menjadi lebih kecil, pengubahan citra warna menjadi citra aras keabuan (grayscale), melakukan histogram equalization dan cropping pada 5 daerah kerutan wajah. Berdasarkan lima daerah kerutan wajah manusia tersebut, dihasilkan ciri tekstur sebagai ciri keriput diperoleh dari pendekatan keacakan statistis yaitu entropi. Penelitian ini menggunakan 12 citra wajah laki-laki dengan batasan umur 20 tahun sampai dengan diatas 60 tahun sebagai bahan sampel. Sistem ini berhasil mengekstrak seluruh sampel citra wajah. Dan akhirnya aplikasi ini diharapkan dapat menjadi referensi yang dapat diimplementasikan dibidang yang lain.