Melola Discovery

← Melola Discovery

Jurnal SINTA 2

Pengenalan Ras Berdasarkan Hidung Dan Mulut Menggunakan Gray Level Co-Occurrence Matrix

Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) · Vol. 8 No. 4 (2021) · pp. 729–734

DOI
10.25126/jtiik.2021844366
ISSN
2528-6579, 2355-7699
Published
2021-07-22
Publisher
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Language
id

Abstract

Ras dapat digunakan untuk mengkategorikan manusia dalam populasi atau kelompok besar. Oleh karena itu, pengenalan ras dapat berguna untuk mempermudah dalam mengidentifikasi seseorang dan membantu dalam mempersempit lingkup pencarian. Penggunaan wajah sebagai dasar pengenalan ras mengarahkan penelitian pada identifikasi penggunaan bagian wajah yang berpengaruh signifikan terhadap kinerja pengenalan ras. Pada penelitian ini bagian wajah berupa hidung dan mulut diidentifikasi untuk digunakan sebagai dasar pengenalan ras Mongoloid, Kaukasoid, dan Negroid. Ciri Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) diekstrak dari bagian hidung dan mulut untuk selanjutnya diklasifikasi menggunakan Random Forest. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa penggunaan ciri gabungan dari hidung dan mulut mampu menghasilkan kinerja sistem yang paling baik jika dibandingkan penggunaan hidung atau mulut saja. AbstractRace can be used to categorize humans in populations or large groups. Therefore, racial recognition can be useful to make it easier to identify a person and help narrow the scope of the search. The use of faces as a basis for race recognition directs research on identifying the use of facial parts that significantly influence the performance of race recognition. In this study, the face parts of the nose and mouth were identified to be used as a basis for the recognition of the Mongoloid, Caucasoid, and Negroid races. The Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) feature is extracted from the nose and mouth to be classified using Random Forest. The experimental results show that the use of combined features of the nose and mouth is able to produce the best system performance compared to the use of the nose or mouth only.

Collaboration network of the authors

9 authors · 12 co-authorship links · 2 across different organisations

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • Telkom University
  • Indonesian Institute of Sciences
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Muhammad Fadhlan SupriadiTelkom University1
Anditya ArifiantoTelkom University1
Risnandar RisnandarIndonesian Institute of Sciences1
Ahmad Habib FitriansyahTelkom University1
Beladina ElfitriTelkom University1
Tjokorda Agung Budi WirayudaTelkom University1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/en/oai, first harvested 27 Okt 2026, last seen 27 Okt 2026.
Original metadata (oai_dc)
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="id">Pengenalan Ras Berdasarkan Hidung Dan Mulut Menggunakan Gray Level Co-Occurrence Matrix</dc:title>
	<dc:creator xml:lang="id">Rachmawati, Ema</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="id">Agustina, Nur Azizah</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="id">Sthevanie, Febryanti</dc:creator>
	<dc:description xml:lang="id">Ras dapat digunakan untuk mengkategorikan manusia dalam populasi atau kelompok besar. Oleh karena itu, pengenalan ras dapat berguna untuk mempermudah dalam mengidentifikasi seseorang dan membantu dalam mempersempit lingkup pencarian. Penggunaan wajah sebagai dasar pengenalan ras mengarahkan penelitian pada identifikasi penggunaan bagian wajah yang berpengaruh signifikan terhadap kinerja pengenalan ras. Pada penelitian ini bagian wajah berupa hidung dan mulut diidentifikasi untuk digunakan sebagai dasar pengenalan ras Mongoloid, Kaukasoid, dan Negroid. Ciri Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) diekstrak dari bagian hidung dan mulut untuk selanjutnya diklasifikasi menggunakan Random Forest. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa penggunaan ciri gabungan dari hidung dan mulut mampu menghasilkan kinerja sistem yang paling baik jika dibandingkan penggunaan hidung atau mulut saja. AbstractRace can be used to categorize humans in populations or large groups. Therefore, racial recognition can be useful to make it easier to identify a person and help narrow the scope of the search. The use of faces as a basis for race recognition directs research on identifying the use of facial parts that significantly influence the performance of race recognition. In this study, the face parts of the nose and mouth were identified to be used as a basis for the recognition of the Mongoloid, Caucasoid, and Negroid races. The Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) feature is extracted from the nose and mouth to be classified using Random Forest. The experimental results show that the use of combined features of the nose and mouth is able to produce the best system performance compared to the use of the nose or mouth only. </dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en">Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya</dc:publisher>
	<dc:date>2021-07-22</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/4366</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.25126/jtiik.2021844366</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="id">Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 8 No 4: Agustus 2021; 729-734</dc:source>
	<dc:source xml:lang="en">Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol. 8 No. 4: Agustus 2021; 729-734</dc:source>
	<dc:source>2528-6579</dc:source>
	<dc:source>2355-7699</dc:source>
	<dc:source>10.25126/jtiik.202184</dc:source>
	<dc:language>id</dc:language>
	<dc:relation>https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/4366/pdf</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en">Copyright (c) 2021 Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer</dc:rights>
</oai_dc:dc>