SISTEM DETEKSI WAJAH UNTUK IDENTIFIKASI KEHADIRAN MAHASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE EIGENFACE PCA

Authors

  • Husni Sulaiman STMIK Bina Adinata
  • Zahir Zainuddin Universitas Hasanuddin Makassar
  • Supriadi Sahibu STMIK Handayani Makassar
(*) Corresponding Author

Keywords:

Deteksi Wajah, Metode Eigenface PCA, Open CV

Abstract

Pengenalan wajah merupakan salah satu cara pengenalan untuk keperluan identifikasi seseorang selain pengenalan sidik jari, suara, tanda tangan, retina mata dan sebagainya. Teknik identifikasi kehadiran  Mahasiswa di STMIK Bina Adinata masih bersifat konvensional, yaitu setiap mahasiswa hanya mengisi atau menandatangani absensi pada saat mengikuti perkuliahan, hal ini tentunya kurang efektif karena biasanya ada mahasiswa yang tidak mengikuti perkuliahan tapi tetap tercatat hadir di absen dikarenakan adanya seorang mahasiswa yang menandatangani absensi mahasiwa yang tidak sempat hadir pada saat perkuliahan, atau yang lebih sering disebut Titip Absen. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun sebuah Sistem Deteksi Wajah Untuk Identifikasi Kehadiran Mahasiswa Dengan Menggunakan Metode Eigenface PCA dan Open CV Library. Penelitian ini dilaksanakan di kampus STMIK Bina Adinata. Sistem ini dapat bekerja secara Realtime dengan menggunakan metode Eigenface PCA (Priciple Component Analysis). Hasil Penelitian yang diperoleh menunjukkan bahwa sistem dapat bekerja secara Realtime atau secara langsung, jadi sistem dapat mendeteksi wajah mahasiswa yang sedang mengikuti perkuliahan Sistem ini dapat mengenali citra wajah baik dalam posisi lurus maupun menyamping. Sistem dapat mendeteksi bukan Cuma 1 wajah saja, tetapi sistem dapat mendeteksi semua wajah yang tertangkap kamera. Tingkat Keberhasilan Akurasi sangat dipengaruhi oleh Pencahayaan, semakin terang Pencahayaan maka tingkat keberhasilan akurasi juga semakin tingggi. Total Akurasi keseluruhan dari Segi Pencahayaan adalah 90 % dan Total Akurasi keseluruhan dari segi Posisi Wajah adalah 86,6 %.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

Husni Sulaiman, STMIK Bina Adinata

Program Studi Sistem Informasi

Zahir Zainuddin, Universitas Hasanuddin Makassar

Program Studi Teknik Informatika

Supriadi Sahibu, STMIK Handayani Makassar

Program Pascasarjana Sistem Komputer

References

Chang, H., & Robles, U. (2000). EE368 Final Project Report - Spring 2000: Face Detection. Stanford.

Hertyana, H. (2016). Pengaruh Sistem Absensi Fingerprint Terhadap Kinerja Karyawan Pada PT. Deltacomsel Indonesia. Jurnal Teknik Komputer, 2(2), 42–48. https://doi.org/10.31294/jtk.v2i2.1614

Purnia, D. S., & Sumitro, A. (2015). Perancangan Program Absensi Siswa Realtime Menggunakan Sms Gateway Pada SMA Negeri 69 Jakarta. Seminar Nasional Ilmu Pengetahuan Dan Teknologi Komputer, 71-INF.76.

Suhery, C., & Ruslianto, I. (2017). Identifikasi Wajah Manusia untuk Sistem Monitoring Kehadiran Perkuliahan menggunakan Ekstraksi Fitur Principal Component Analysis (PCA). Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika (JEPIN), 3(1), 9. https://doi.org/10.26418/jp.v3i1.19792

Yang, M.-H., Kriegman, D. J., & Ahuja, N. (2002). Detecting Faces in Images: A Survey. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 24(1), 34–58. https://doi.org/10.1109/34.982883

Yusuf, M., Ginardi, R. V. H., & Ahmadiyah, A. S. (2016). Rancang Bangun Aplikasi Absensi Perkuliahan Mahasiswa dengan Pengenalan Wajah. Jurnal Teknik ITS, 5(2), A766–A770. https://doi.org/10.12962/j23373539.v5i2.17518

Downloads

Published

2018-12-12

How to Cite

Sulaiman, H., Zainuddin, Z., & Sahibu, S. (2018). SISTEM DETEKSI WAJAH UNTUK IDENTIFIKASI KEHADIRAN MAHASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE EIGENFACE PCA. Jurnal Riset Informatika, 1(2), 97–106. Retrieved from http://ejournal.kresnamediapublisher.com/index.php/jri/article/view/13