1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kolam renang adalah

BAB 1
PENDAHULUAN
1.1
Latar Belakang
Kolam renang adalah suatu konstruksi buatan yang dirancang untuk diisi
dengan air dan digunakan untuk berenang, menyelam, atau aktivitas air
lainnya. Penggunaan kolam renang oleh masyarakat Indonesia terus
meningkat. Hal tersebut dibuktikan dari peningkatan jumlah pengunjung di
salah satu taman rekreasi air Jakarta. Gambar berikut adalah grafik jumlah
pengunjung Atlantis Water Adventure.
Jumlah Pengunjung Atlantis Water Adventure
1200000
1000000
800000
600000
400000
200000
0
2009
Jumlah
785630
Pengunjung
2010
2011
2012
825834
901949
975754
Gambar 1.1 Grafik Jumlah Pengunjung Atlantis Water Adventure
(Jaya Ancol, 2012)
Seiring dengan meningkatnya jumlah pengunjung dari tahun ke tahun,
penggunaan fasilitas penitipan barang di kolam renang juga akan meningkat.
Akan tetapi, kehilangan barang yang dititipkan seringkali terjadi. Menurut
berita yang dilansir oleh Patroli Indosiar pada halaman website-nya, seorang
pemuda mencuri barang berharga milik pengunjung kolam renang dari loker
penitipan barang dengan memakai kunci duplikat. Selain itu, Karangnews
(2008) memberitakan bahwa setiap hari di kolam renang ada handphone yang
hilang, padahal sudah dititipkan pada tempat penitipan khusus. Oleh karena itu,
1
2
suatu metode penitipan barang yang baru diperlukan untuk memecahkan
masalah yang seringkali terjadi tersebut.
Biometrics adalah ilmu yang digunakan untuk menetapkan identitas dari
seseorang berdasarkan atribut fisik, kimia atau perilaku seseorang (Jain, Flynn,
dan Ross, 2008:1). Penggunaan teknologi biometrics memiliki banyak
keunggulan dibandingkan sistem tradisional, seperti penggunaan password
atau PIN, kartu dan kunci yang telah banyak diaplikasikan pada akses pintu,
absensi kehadiran, mesin ATM (Automatic Teller Machine) dan sebagainya
(Jain, Ross, dan Prabhakar, 2004:2). Salah satu penggunaan teknologi
biometrics adalah pengenalan wajah atau face recognition. Face recognition
merupakan salah satu cara yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi
seseorang. Pada umumnya, pengenalan wajah (face recognition) dilakukan
dengan membandingkan citra wajah seseorang dengan citra wajah yang telah
dikenali sebelumnya. Pengenalan wajah mungkin merupakan hal yang mudah
bagi manusia, namun pada kenyataannya, pengenalan wajah merupakan hal
yang sulit dilakukan pada mesin cerdas, seperti komputer. Hal tersebut
dikarenakan mesin tidak memiliki otak seperti yang dimiliki oleh manusia.
Berdasarkan penelitian terhadap sistem penglihatan pada kucing
menunjukkan bahwa otak memiliki sel saraf khusus yang dapat merespon fiturfitur lokal yang spesifik dari suatu scene. Manusia tidak menyadari bahwa
sebenarnya dunia itu merupakan bagian-bagian yang terpisah. Hal ini
disebabkan karena saraf-saraf penglihatan manusia dapat menggabungkan
sumber-sumber berbeda menjadi sebuah pola / pattern yang memiliki makna.
Oleh karena itu, agar mesin dapat melakukan pengenalan wajah dengan baik,
hal terpenting yang harus dilakukan mesin adalah mengekstraksi fitur-fitur
berarti dari citra, kemudian menaruhnya kedalam sebuah representasi yang
berguna dan melakukan sejenis klasifikasi pada pola-pola tersebut.
Ada beberapa pendekatan yang dapat digunakan untuk mengekstraksi
fitur-fitur yang berarti dari sebuah citra. Salah satunya menggunakan
pendekatan gabor wavelet. Penggunaan gabor wavelet bertujuan untuk
memunculkan ciri-ciri khusus dari citra yang telah dikonvolusi terhadap suatu
kernel (Kar, Bhattacharjee, Basu, Nasipuri dan Kundu, 2011:179). Pendekatan
lainnya adalah Non-negative Matrix Factorization (NMF). Pendekatan ini akan
memanfaatkan non-negativity yang berguna dalam faktorisasi matriks, dimana
3
hal tersebut dapat memungkinkan tidak adanya nilai negatif pada representasi
data (Hoyer, 2004:1457). Hal tersebut berbeda dengan banyak representasi
linier lainnya, seperti PCA (Principal Component Analysis) dan ICA
(Independent Component Analysis). Penggabungan metode Gabor dan NMF
bertujuan untuk memecahkan masalah yang ada pada setiap metode, dimana
metode NMF digunakan untuk mengurangi dimensionalitas dari hasil ekstraksi
fitur metode gabor.
Penggunaan metode face recognition dengan metode gabor dan NMF
dipilih untuk menggantikan kunci yang biasa digunakan untuk membuka atau
menutup loker. Metode tersebut bertujuan agar pengunjung yang menitipkan
barang tidak perlu takut kehilangan barang yang dititipkan. Selain itu,
pengunjung juga tidak perlu membawa dan menyimpan kunci loker yang dapat
hilang.
1.2
Rumusan Masalah
Perumusan masalah pada penelitian ini adalah bagaimana aplikasi yang
dirancang dapat menyimpan dan mengolah data wajah pengguna sehingga
pengguna dapat menitipkan dan mengambil barang bawaannya. Pengolahan
data wajah menggunakan metode gabungan, yaitu Gabor dan NMF.
1.3
Hipotesis
H0 : Metode
Gabor
Wavelet
dan
Non-Negative
Matrix
Factorization
memberikan akurasi pengenalan wajah lebih besar sama dengan 90%.
H1 : Metode
Gabor
Wavelet
dan
Non-Negative
Matrix
Factorization
memberikan akurasi pengenalan wajah lebih kecil sama dengan 90%.
1.4
Ruang Lingkup
Mengingat luasnya kemungkinan pembahasan topik penelitian yang
diambil, maka penulis membatasi ruang lingkupnya agar pembahasan dapat
lebih terarah. Adapun ruang lingkup dari penelitian ini adalah sebagai berikut.
4
1.4.1 Metode yang digunakan dalam mengekstraksi fitur pada penelitian ini
adalah Gabor Wavelet yang akan digabungkan dengan Non-Negative
Matrix Factorization.
1.4.2 Metode yang digunakan sebagai pengklasifikasi dalam penelitian ini
adalah KNN (K-Nearest Neighbor).
1.4.3 Penelitian menggunakan software MATLAB 2013, sedangkan program
aplikasi menggunakan software Microsoft Visual C# 2010 Express
Edition dan EmguCV sebagai library.
1.4.4 Pengambilan citra wajah pada program aplikasi hanya dilakukan pada
tampak depan wajah (frontal-face) dan tidak dipengaruhi oleh
perubahan iluminasi cahaya.
1.4.5 Pada saat melakukan pengambilan citra wajah, jarak antara web-camera
dengan subjek sekitar 40 cm.
1.4.6 Pembuatan program aplikasi dan hardware box penitipan barang hanya
sebatas prototype.
1.4.7 Penelitian face recognition tidak mencakup kembar identik.
1.5
Tujuan dan Manfaat
1.5.1 Tujuan
Tujuan dari penelitian prototype face recognition pada sistem
penitipan barang di kolam renang adalah sebagai berikut.
1.5.1.1 Menghasilkan sebuah prototype aplikasi penitipan dan
pengambilan barang menggunakan identifikasi wajah dengan
menggabungkan metode Gabor Wavelet dan Non-Negative
Matrix Factorization yang dapat digunakan secara real-time
dengan web-camera.
1.5.1.2 Meningkatkan keamanan dan kenyamanan penyimpanan
barang dengan sistem face recognition.
1.5.1.3 Menghasilkan suatu referensi yang dapat digunakan oleh
peneliti lain.
5
1.5.2 Manfaat
Adapun manfaat yang ingin dicapai dalam penulisan penelitian ini
adalah sebagai berikut.
1.5.2.1 Sebagai salah satu solusi untuk meningkatkan keamanan
tempat penitipan barang di kolam renang.
1.5.2.2 Meningkatkan
kualitas
pelayanan
kolam
renang
dan
kenyamanan pengunjung kolam renang.
1.6
Metode Penelitian
Metodologi yang digunakan dalam penelitian meliputi tahap-tahap sebagai
berikut.
1.6.1 Pengumpulan informasi.
1.6.2 Melakukan studi pustaka terhadap buku dan jurnal internasional.
1.6.3 Perencanaan awal program.
1.6.4 Desain struktur program.
1.6.5 Desain tampilan layar.
1.6.6 Pembuatan program.
1.6.7 Testing.
1.7
Sistematika Penulisan
BAB 1 PENDAHULUAN
Membahas mengenai alasan yang melatarbelakangi pemilihan topik skripsi,
rumusan masalah, hipotesis, ruang lingkup, tujuan dan manfaat yang
diharapkan serta metode penelitian dari perancangan program tersebut.
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
6
Membahas mengenai teori-teori dan konsep dasar yang dapat membantu
pembangunan aplikasi, serta state of the art dari metode-metode face
recognition yang sudah pernah dilakukan.
BAB 3 METODOLOGI
Menjelaskan analisis kebutuhan dan masalah, kerangka berpikir penelitian dan
aplikasi, metode yang digunakan dan rancangan aplikasi.
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
Membahas mengenai hasil penelitian, pembuatan program aplikasi dan
rancangan prototype sistem penitipan barang, serta evaluasi user.
BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN
Membahas mengenai kesimpulan dan saran terhadap hasil penelitian dan
program aplikasi.