Ekstraksi Ciri Corner Triangle Similarity dan Eye Aspect Ratio untuk Deteksi Tatapan Mata Delapan Arah

Abstrak

Seorang penyandang disabilitas yang tidak dapat menggerakkan anggota tubuhnya kesulitan dalam mengoperasikan sebuah sistem komputer. Hal ini menjadi permasalahan dikarenakan komputer sendiri telah menjadi salah satu teknologi yang dapat digunakan untuk mencari informasi pada era teknologi informasi. Seorang penyandang kasus disabilitas yang parah dapat mengoperasikan komputer dengan sistem pelacakan mata. Dalam penelitian ini, metode ekstraksi fitur corner triangle similarity dan eye aspect ratio digunakan untuk melakukan ekstraksi fitur pada citra wajah agar dapat dilakukan klasifikasi arah tatapan mata sebanyak delapan arah menggunakan metode random forest. Penelitian dilakukan dengan menggunakan data dalam bentuk citra wajah sebanyak 270 yang terbagi pada sembilan kelas. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, hasil akurasi pada skenario citra wajah tanpa menoleh lebih tinggi dibandingkan citra dengan wajah menoleh. Nilai akurasi yang didapatkan adalah 88% pada data latih dan 50% pada data uji. Dalam melakukan analisis dari hasil pengujian ditemukan bahwa ekstraksi fitur dapat dilakukan tetapi masih belum dapat memberikan hasil yang akurat seperti tidak mendeteksi pupil pada mata atau salah mendeteksi pupil dimana titik pusat deteksi jatuh pada sklera mata atau kulit di sekitar mata. Selain itu dengan adanya citra tolehan tetapi tidak adanya fitur tolehan pada data membuat data yang memiliki kemiripan hampir sama dapat memiliki kelas yang berbeda Hal ini berdampak pada hasil klasifikasi yang pada akhirnya juga memberikan hasil tidak terlalu akurat.