PERBANDINGAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)DAN TWO DIMENSIONAL PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (2DPCA) DALAM PENGENALAN JENIS KELAMIN BERDASARKAN CITRA WAJAH

Seiring dengan berkembangnya teknologi, teknik pengenalan wajah (face recognition) banyak dimanfaatkan dalam bidang biometrika. Teknik ini digunakan untuk identifikasi wajah manusia seperti pengenalan pola iris mata, pengenalan pola senyum, pengenalan ekspresi wajah, pengenalan jenis kelamin dan lain sebagainya. Pada Tugas Akhir ini akan membahas tentang pengenalan jenis kelamin (gender recognition). Berbagai macam metode sudah banyak digunakan dalam pengenalan wajah. Pada penelitian ini menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dan Two-Dimensional Principal Component Analysis (2DPCA). Metode ini adalah metode yang digunakan dalam proses ekstraksi fitur untuk menentukan ciri dari wajah. Untuk proses klasifikasi jenis kelaminnya menggunakan metode Canberra Distance. Hasil uji coba pada sistem ini menunjukkan bahwa dengan menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dapat mengenali jenis kelamin dengan akurasi terbaik yaitu 82.5% pada skenario 6 dengan 15 eigen sedangkan metode Two Dimensional Principal Component Analysis (2DPCA) dapat mengenali jenis kelamin dengan akurasi terbaik yaitu 87.5% pada skenario 7 dengan 15 eigen.