Sistem Absensi Pengenalan Wajah Menggunakan Algoritma Local Binary Patterns Histogram (LBPH) dan Haar Cascade Studi Kasus Pada Lab InPro

Zahrul Aini, Mulyadi Mulyadi, Azhar Azhar

Abstract


Pengenalan wajah merupakan salah satu teknologi biometrik yang telah banyak digunakan dalam berbagai aplikasi keamanan dan identifikasi, termasuk sistem absensi. Penggunaan teknologi pengenalan wajah untuk sistem absensi menjadi solusi yang tepat untuk menggantikan sistem manual karena masalah yang sering terjadi dalam sistem absensi manual adalah manipulasi data, dimana mahasiswa seringkali melakukan absensi tanpa datang ke kampus. Pada penelitian ini dibangun Sistem Absensi Pengenalan Wajah Menggunakan Algoritma Local Binary Patterns Histogram (LBPH) dan HaarCascade : Studi Kasus Pada Lab Inpro dengan melakukan pengujian 20 mahasiswa dengan tingkat akurasi 69.43%. Dengan memanfaatkan metode LBPH dan Haar Cascade, sistem ini memungkinkan identifikasi wajah secara real-time, sehingga proses verifikasi kehadiran dapat dilakukan dengan cepat, akurat, dan aman. Pengujian dilakukan dengan jarak antara kamera dengan objek 50cm sampai dengan 250cm. Output sistem berupa wajah, rekapitulasi absen, dan akurasi.


References


F. L. Ramadini and E. Haryatmi, “Penggunaan Metode Haar Cascade Classifier dan LBPH Untuk Pengenalan Wajah Secara Realtime,†InfoTekJar J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar., vol. 6, no. 2, pp. 1–8, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/article/view/4714/pdf.

B. A. B. Ii and L. Teori, “Gambar 2.1 Citra Biner,†vol. 3, pp. 4–23.

bidin A, “Опыт аудита обеÑÐ¿ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑтва и безопаÑноÑти медицинÑкой деÑтельноÑти в медицинÑкой организации по разделу «ЭпидемиологичеÑÐºÐ°Ñ Ð±ÐµÐ·Ð¾Ð¿Ð°ÑноÑÑ‚ÑŒNo Title,†ВеÑтник РоÑздравнадзора, vol. 4, no. 1, pp. 9–15, 2017.

S. Safuan and D. Rahman, “Penerapan Sistem Absensi Online Berbasis Android (Studi Kasus Pada Kantor Pemerintah Daerah Kabupaten Majalengka Jawa Barat),†J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis, vol. 3, no. 1, pp. 267–275, 2021, doi: 10.47233/jteksis.v3i1.224.

D. E. Malla Avila, “No Title×”×›×™ קשה לר×ות ×ת מה שב×מת ×œ× ×’×“ ×”×¢×™× ×™×,†ה×רץ, no. 8.5.2017, pp. 2003–2005, 2022.

K. A. A. A. W. Sultoni, “Perbandingan Kinerja Metode Principal Component Analysis (Pca) Dan Neural Network (Nn) Pada Pengenalan Wajah,†J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan, vol. 1, no. 3, pp. 53–67, 2016, doi: 10.37438/jimp.v1i3.40.

K. C. Paul and S. Aslan, “An Improved Real-Time Face Recognition System at Low Resolution Based on Local Binary Pattern Histogram Algorithm and CLAHE,†Opt. Photonics J., vol. 11, no. 04, pp. 63–78, 2021, doi: 10.4236/opj.2021.114005.

G. Aprilian Anarki, K. Auliasari, and M. Orisa, “Penerapan Metode Haar Cascade Pada Aplikasi Deteksi Masker,†JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 5, no. 1, pp. 179–186, 2021, doi: 10.36040/jati.v5i1.3214.

M. Metode and V. Jones, “Deteksi Mata Mengantuk Pada Pengemudi Mobil,†vol. 18, no. 2, pp. 321–329, 2019.

S. Sunardi, A. Yudhana, and M. A. Talib, “Perancangan Sistem Pengenalan Wajah untuk Keamanan Ruangan Menggunakan Metode Local Binary Pattern Histogram,†J. Teknol. Elektro, vol. 13, no. 2, p. 123, 2022, doi: 10.22441/jte.2022.v13i2.010.




DOI: http://dx.doi.org/10.30811/jtrik.v7i2.7270

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Jurnal Teknologi Rekayasa Informasi dan Komputer - Politeknik Negeri Lhokseumawe 

This work is licensed under CC BY-SA 4.0 

©2021 All rights reserved | P-ISSN: 2581-2882| E-ISSN 2797-1724