Implementasi Face Recognition Pada Absensi Kehadiran Mahasiswa Menggunakan Metode Haar Cascade Classifier

Munawir Munawir, Liza Fitria, Muhammad Hermansyah

Abstract


Pengenalan wajah termasuk dalam sistem biometrik yang banyak digunakan saat ini. Sistem biometrik dengan pengenalan wajah dapat diaplikasian dalam proses pencatatan kehadiran. Kehadiran adalah faktor yang sangat berguna untuk berbagai keperluan dan merupakan salah satu kriteria penilaian yang penting dalam sebuah instansi. Sama halnya dalam dunia pendidikan, kehadiran juga sangat penting untuk mengetahui dan mengontrol kedisiplinan para mahasiswa. Saat ini proses pencatatan kehadiran masih banyak dilakukan secara manual dan dinilai kurang efektif, sehingga pada penelitian ini akan dilakukan proses pencatatan kehadiran dengan pengenalan wajah yang dianggap mampu untuk mengefisiensi waktu pencatatan kehadiran. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Haar Cascade Classifier. Terdapat 125 data training wajah dari 25 orang mahasiswa yang telah diinputkan kedalam sistem. Pengujian dilakukan dengan cara pengenalan satu wajah dan banyak wajah (multiple face recognition) sekaligus. Hasil pengujian menunjukkan bahwa tingkat akurasi pengenalan pada satu wajah dengan 25 data testing wajah didapatkan nilai akrasi sebesar 76%, sedangkan pengenalan pada banyak wajah didapatkan nilai akurasi sebesar 33.3%.

Keywords


Face Recognition, Face Detection, Multiple Face Recognition, Absensi, Haar Cascade Classifier

References


Hidayatulloh, P. (2017). Pengolahan Citra Digital Teori dan Aplikasi Nyata. Bandung: Informatika.

J, N. H., Hamdi, Z., & Ag, B. D. (2015). Sistem Absensi Otomatis Menggunakan Pengenalan Wajah Dengan Metode Neural Network. Jakarta.

Maryuni, Bekti, dkk. (2017). Sistem Keamanan Pintu Berbasis Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Fisherface. Program Studi Teknik Komputer, Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember, Surabaya.

Muchlis, Muhamad. (2014). Sistem Kemanan Pintu Rumah Menggunakan Sensor Magnet Berbasis Mikrokontroler Arduino Mega dan Sensor Ultrasonik. Universitas Pembangunan Nasional Veteran.

Pambudi, W. S., & Simorangkir, B. M. (2012). Face tracker Menggunakan Metode Haar Like Feature Dan PID Pada Model Simulasi. Jurnal Teknologi Dan Informatika (Teknomatika) VOL. 2 No. 2, 142-154.

Putra, D. (2010). Pengolahan Citra Digital. Penerbit Andi: Yogyakarta.

Purwanto, Panji, dkk. (2015). Implementasi Face Identification Dan Face Recognition Pada Kamera Pengawas Sebagai Pendeteksi Bahaya. Program Studi Sistem Komputer, Fakultas Teknik, Universitas Telkom.

Singgalen, Rinaldo. (2017). Sistem Pengenalan Wajah sebagai Akses Loker Penyimpanan Barang. Department of Electrical Engineering Universitas Komputer Indonesia, Bandung.

Triatmoko, A. H., Pramono, S. H., & Dachlan, H. S. (2014). Penggunaan Metode Viola-Jones dan Algoritma Eigen Eyes dalam Sistem Kehadiran Pegawai. Jurnal EECCIS, 42-43.




DOI: https://doi.org/10.30743/infotekjar.v4i2.2333

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2020 Muhammad Hermansyah, Munawir Munawir, Liza Fitria

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan)

Program Studi Teknik Informatika - Universitas Islam Sumatera Utara
Website : http://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/index
Email : infotekjar@ft.uisu.ac.id

InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan) is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License