PENGENALAN GENDER MEMANFAATKAN WAJAH MANUSIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI NEAREST NEIGHBOR

Abstract

Pada tulisan ini, dirancang sebuah sistem pengenalan gender memanfaatkan citra wajah manusia. Sistem pengenalan gender yang dirancang terdiri dari tahap pemrosesan data awal yang terdiri atas tahap cropping citra, konversi citra RGB ke grayscale, histogram equalization, dan resizing citra, serta metode pengenalan gender. Pada tulisan ini, dipakai klasifikasi nearest neighbor dengan jarak Euclidean sebagai metode klasifikasi, sedangkan performa sistem dinilai menggunakan metode cross validation. Selain itu, penilaian performa sistem pada tulisan ini dilakukan dengan skenario terhadap dua jenis dataset, yaitu dataset yang berisi citra yang tidak dilakukan cropping dan dataset yang berisi citra yang dilakukan cropping pada bagian wajahnya.Dari hasil pengujian sistem didapatkan bahwa sistem yang dirancang memberikan hasil rata-rata keakuratan terbaik untuk sistem yang diujikan menggunakan 10-fold cross validation yaitu sebesar 78,92% untuk citra dalam dataset yang dilakukan cropping dan 58,96% untuk citra dalam dataset yang tidak dilakukan cropping.