Abstract :
Bentuk wajah manusia merupakan salah satu ciri khas unik pada kepala yang dapat membedakan karakteristik pada manusia. Mengetahui bentuk wajah memiliki beberapa kegunaan yaitu dapat mengetahui bentuk kacamata yang cocok atau berguna untuk gaya hidup seperti riasan yang cocok ataupun rambut. Bentuk wajah juga dapat digunakan untuk observasi kebiasaan, mengetahui kepribadian, psikologi maupun kesehatan seseorang. Dalam penelitian ini, peneliti akan mencoba membangun sistem klasifikasi bentuk wajah dengan mengimplementasikan metode Viola Jones pada tahap preprocessing, dan Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) untuk ekstraksi fiturnya dan Learning Vector Quantization (LVQ) pada tahap process untuk klasifikasi lima bentuk wajah, yaitu Persegi, Bulat, Oval, Hati dan Persegi Panjang. Proses pelatihan menggunakan 100 dataset dan proses pengujian menggunakan 100 dataset. Nilai akurasi paling tinggi sebesar 55% pada bentuk wajah Persegi Panjang, nilai akurasi terkecil sebesar 30% pada bentuk wajah Persegi dan Bulat, sehingga nilai akurasi rata-rata pada seluruh bentuk wajah sebesar 41%.