Sistem Pengenalan Wajah Pada Mesin Absensi Mahasiswa Menggunakan Metode PCA Dan DTW

Penerapan mesin absensi kehadiran di PENS sudah dilakukan beberapa tahun lalu, namun masih menggunakan smart card, sehingga belum efektif dan akurat dalam pengambilan data. Untuk itu dicoba untuk melakukan penelitian dengan menggabungkan mesin absensi menggunakan pengenalan wajah. Pengenalan wajah dalam penelitian ini menggunakan sebuah webcam untuk menangkap suatu citra kondisi ruangan pada waktu tertentu yang kemudian diidentifikasi wajah yang ada. Beberapa metode yang digunakan dalam penelitian disini adalah ekstraksi fitur akan menggunakan metode PCA atau Eigenface. Sedangkan untuk pengambilan keputusan, digunakan metode Dynamic Times Wrapping ( DTW ) dan Euclidean Distance. Pengujian menggunakan 90 data training dan 45 data uji. Kontribusi yang digunakan mulai dari 2 hingga 10 kontribusi PCA. Dari hasil pengujian, tingkat keberhasilan pengenalan menggunakan DTW sebesar 20% dan 40% hingga 82% untuk euclidean distance. Pada sistem ini, digunakan parameter jarak un\tuk mengukur tingkat keakurasiannya. Jarak yang digunakan adalah 50cm, 100cm, dan 150cm. Adapun Hasil pengenalan yang diperoleh dari masing-masing jarak tersebut adalah 40%, 10%, dan 10%. Sedangkan apabila menggunakan metode pengenalan euclidean distance, didapakan hasil dari masing-masing tersebut adalah 80%, 70%, dan 40%

SISTEM ABSENSI MAHASISWA SECARA VISUAL MENGGUNAKAN WEBCAM DENGAN DYNAMIC TIMES WARPING

Sistem yang akan dibangun pada tugas akhir ini adalah berupa sistem yang akan melakukan absensi terhadap mahasiswa dan penghitung mahasiswa yang hadir dalam waktu perkuliahan. Pada aplikasinya, pengenalan wajah ini menggunakan sebuah webcam untuk menangkap suatu citra kondisi ruangan pada waktu tertentu yang kemudian akan mengidentifikasi wajah yang ada. Setelah itu, akan dilakukan pengenalan wajah sebagai sistem absensi dan menghitung jumlah mahasiswa yang hadir. Ada beberapa macam metode yang dapat digunakan dalam pengenalan wajah. Secara khusus dalam proposal ini, ekstraksi fitur akan menggunakan metode PCA atau Eigenface. Sedangkan untuk pengambilan keputusan, digunakan metode Dynamic Times Wrapping ( DTW ) dan Euclidean Distance. Pengujian menggunakan 90 data training dan 45 data uji. Kontribusi yang digunakan mulai dari 2 hingga 10 kontribusi PCA. Dari hasil pengujian, tingkat keberhasilan pengenalan menggunakan DTW sebesar 20% dan 40% hingga 82% untuk euclidean distance. Pada sistem ini, digunakan parameter jarak unutk mengukur tingkat keakurasiannya. Jarak yang digunakan adalah 50cm, 100cm, dan 150cm. Hasil pengenalan yang diperoleh masing-masing adalah 40%, 10%, dan 10%. Sedangkan apabila menggunakan metode pengenalan euclidean distance, masing-masing adalah 80%, 70%, dan 40%. Sistem ini akan melakukan pengenalan wajah dan mengenali semua wajah yang telah berhasil dideteksi. Kemudian menyimpannya sebagai data pelatihan absensi wajah. Sehingga sistem ini diharapkan dapat mempercepat proses absensi mahasiswa dan meminimalkan penggunaan kertas yang saat ini masih banyak digunakan. Kata kunci : absensi, webcam, wajah, eigenface, DTW, euclidean distance, data pelatiha