## Implementasi Algoritma Reed Solomon
Codes Pada Proses Encoding QR Code pada Sistem Absensi
Andez Apriansyah 1 , Fauziah 2 , Nur Hayati 3
1,2,3 Jurusan Informatika Universitas Nasional
1 andezapriansyah@gmail.com, 2 fauziah@civitas.unas.ac.id, 3 nurhayati@civitas.unas.ac.id
Abstrak— Sistem absensi yang dilakukan saat ini masih banyak yang menggunakan sistem secara manual, antara lain dengan tanda tangan di media kertas. Dengan sistem seperti ini tentunya terdapat kekurangan dari segi efisiensi, mulai dari efisien waktu, tenaga, dan biaya. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menjadi proses absensi menjadi lebih efisien, mengganti sistem absensi menggunakan teknologi QR code , menentukan jenis QR code untuk absensi berdasarkan pengujian dengan tingkat koreksi kesalahan dan dengan kondisi yang berbeda. Metode yang  diterapkan  dalam penelitian ini  menggunakan Reed Solomon sebagai  koreksi kesalahan pada proses  encoding QR code . Penelitian  ini dibuktikan melalui serangkaian pengujian dengan jumlah data sebanyak 100 data dan total pengujian sebanyak 4000 kali meliputi tingkat koreksi kesalahan, jarak scan , dan kondisi kartu atau kertas. Hasil dari pengujian tersebut berupa scan yang terbaca pada kondisi baik dengan tingkat koreksi kesalahan L = 63.4%, M = 73%, Q = 79%, H = 92% sedangkan di kondisi rusak L = 41.8% , M = 57.6%, Q = 65.4%, H = 80.8%. Oleh karena itu, tingkat koreksi kesalahan ini mempengaruhi QR Code.
Kata kunci — Absensi, biner, encoding, qr code, reed solomon.
Abstract— The attendance system that is done at this time there is still many who use the system manually, among others, with signatures on paper media. With a system like this, of course, there are deficiencies in terms of efficiency, starting from the efficient time, effort and cost. Therefore, this study aims to make the attendance process more efficient, replace the attendance system using QR code technology, determine the type of QR code for attendance based on testing with error correction levels and with different conditions. The method applied in this study uses Reed Solomon as error correction in the QR Code encoding process. This research is proven through a series of tests with 100 data and total testing 4000 times including error correction rate, scan distance, and card or paper condition. The results of the test are scans that are read in good condition with a correction level L = 63.4%, M = 73%, Q = 79%, H = 92% while in damaged conditions L = 41.8%, M = 57.6%, Q = 65.4 %, H = 80.8%. Therefore, this level of error correction affects the QR Code.
Keywords — Attendance, biner, encode, qr code, reed solomon.

## I. P ENDAHULUAN
Sistem absensi  yang dilakukan saat ini  masih  banyak  yang menggunakan sistem secara  manual, antara lain dengan tanda tangan  di  media  kertas.  Dengan  sistem  seperti  ini  tentunya terdapat kekurangan dari segi efisiensi, mulai dari efisien waktu, tenaga, dan biaya.
QR code merupakan sebuah teknologi yang dapat diterapkan sebagai pengganti sistem absensi manual [1]. Dengan teknologi ini sistem absensi dapat menjadi lebih efisien.
Dalam penelitian  sebelumnya  yang dilakukan oleh Qurotul Aini dkk.  Dengan  judul  “Penerapan QR  Code Sebagai  Media Pelayanan Untuk Absensi Pada Website Berbasis PHP Native” dilakukan  menggunakan  metode  md5  dalam  menjelaskan proses  encoding  [2].  Penelitian  selanjutnya  dengan  judul “Smart  Presensi  Menggunakan  Qr-Code  Dengan  Enkripsi Vigenere  Cipher”  yang  dilakukan  oleh  Moh.  Lukman  Sholeh melakukan  penelitian  tersebut  dengan  menerapkan  metode Vigenere  Chiper  sebagai encoding -nya  [3].  Kemudian  di penelitian  lain  oleh  Edwin  Fajar  Nurdiansyah  berjudul “Implementasi  Qrcode  Sebagai  Tiket  Masuk  Event  Dengan Memperhitungkan  Tingkat  Koreksi  Kesalahan”  dengan menerapkan  metode  Reed  Solomon  pada encoding -nya  yang berguna sebagai koreksi kesalahan [4].
Berdasarkan  penelitian-penelitian  tersebut,  maka  metode Reed  Solomon  memiliki  kemampuan  mengkoreksi  kesalahan pada proses encoding QR Code. QR code dibuat dengan versi 2D, karena telah dikodekan secara vertical dan arah horizontal , desain 2D tersebut digunakan sebagai media penyimpanan data [5]-[6].  Penelitian  ini  menitik  beratkan  pada  proses encoding dengan  memperhitungkan  koreksi  kesalahan  dalam  QR code . Dengan  tujuan  untuk  mewujudkan paperless dalam  sistem  d absensi,  menentukan  tingkat  koreksi  kesalahan  yang  baik berdasarkan kondisi QR code , dan menentukan jenis QR code
yang  tepat  untuk  digunakan  pada  sistem  absensi  berdasarkan tingkat koreksi kesalahan.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metode yang diterapkan dalam penelitian ini menggunakan Reed  Solomon  [7]  sebagai  koreksi  kesalahan  pada  proses encoding QR code [8]. Reed Solomon yang dirumuskan Irving Reed  dan  Gus  Solomon  menggambarkan  secara  sistematis sebuah codewords (unit  yang  membangun  area  data)  yang mampu  mengoreksi  kesalahan  secara  acak  pada  data  yang diterima berdasarkan aritmatik Galois Field (GF) [4].
T ABEL I
T INGKAT K OREKSI K ESALAHAN
Tingkat Koreksi Kesalahan Lambang Tingkat Koreksi Kesalahan Kemampuan Koreksi Kesalahan Low L 7% Medium M 15% Quartile Q 25% High H 30% (Sumber: qrcode.com)
Untuk melakukan koreksi kesalahan pada QR code metode Reed  Solomon  membagi  menjadi  beberapa  tingkat  koreksi kesalahan [9]-[10], seperti pada Tabel I.
QR code menerapkan koreksi kesalahan untuk menghasilkan serangkaian codewords yang  ditambahkan  pada  urutan codewords yang memungkinkan simbol untuk dibaca. Tahapan dari rancangan sistem yang dibangun dibagi menjadi dua, yaitu:

## A. Analisis Encoding

## Gambar 1. Flowchart Encoding
Gambar 1 menggambarkan tahap perancangan aplikasi yaitu merubah data menjadi QR code ( encoding ) [11].
T ABEL II T IPE I NPUT
Tipe Input Bit/Karakter Tipe Karakter Indikator Numeric 10/3 0-9 0001 Alphanumerik 11/2 0-9, A-Z, $, %, *, +, -, ., /, : 0010 Byte 8 ISO 8859-1 0100 Kanji 13 Shift JIS X 0208 1000
1. Input  data,  sebagai  contoh  adalah  “UNAS1949”  yang bertipe alphanumeric berdasarkan pada Tabel II.
2. Indikator  yang  dipilih  0010.  Pada  versi  1-9,  Tipe  input berupa numeric memiliki  panjang  10bit,  sedangkan  untuk alphanumeric 9bit. Contoh  input  yang dipakai  memiliki  8 karakter  bertipe alphanumeric ,  maka  8  karakter  dirubah menjadi biner sepanjang 9 bit hasilnya 000001000.
T ABEL III K ODE A LPHANUMERIC
Kode Karakter Kode Karakter Kode Karakter 0 0 16 G 32 W 1 1 17 H 33 X
2 2 18 I 34
Y
3 3
19 J 35 Z
4 4 20 K 36
[sp]
5 5 21 L 37 $ 6 6 22 M 38 %
7 7 23 N 39 * 8 8
24
O 40 + 9
9 25
P 41 - 10 A 26 Q 42 . 11 B 27 R 43
/ 12 C 28 S 44 : 13 D 29 T 14 E 30
U 15 F
31
V
3. Data tersebut direpresentasikan kedalam  biner, kode biner dari  karakter alphanumeric dapat  dilihat  pada  Tabel  III. Data  inputan  dikelompokan  per  2  karakter,  lalu  karakter
pertama dikalikan 45 kemudain hasilnya ditambah karakter ke-2.
“UN” “AS” “19” “49” 45*30+23 45*10+28 45*1+9 45*4+9 1373 478 54 189 10101011101 00111011110 00000110110 00010111101 4. Tambahkan  biner  0000  sebagai  terminator  dalam representasi  biner  Tabel  II.  Ketika  panjang  data  yang  di encoding penuh dalam versi dan tingkat koreksi kesalahan, maka  terminator  tidak  diperlukan.  Kemudian  representasi biner tersebut di gabungan per 8 bit, sehingga menjadi
00100000 01000101 01011101 00111011 11000000 11011000 01011110 10000
Jika panjang data terakhir kurang dari 8 bit, maka ditambah 0, sehingga
00100000 01000101 01011101 00111011 11000000 11011000 01011110 10000000
5. Jika  perhitungan codewords kurang  dari  kapasitas  simbol yaitu  9  dalam  versi  dan  tingkat  koreksi  kesalahan,  maka ditambahkan  “11101100”  dan  “00010001”  sampai kapasitas terpenuhi. Sehingga
00100000 01000101 01011101 00111011 11000000 11011000 01011110 10000000 11101100
6. Biner tersebut dirubah menjadi desimal
32 69 93 59 192 216 94 128 236
Kemudian  melakukan  koreksi  kesalahan codewords menggunakan  Reed  Solomon.  Pertama,  hasil  tersebut dibatasi  sesuai  ketentuan  dari  RS  blok.  Dalam  hal  ini  RS Blok yang digunakan versi 1 tingkat koreksi kesalahannya H, maka jumlah koreksi kesalahan codewords -nya yaitu 17. Selanjutnya pilih fungsi g(x) dari 17, yaitu
𝑔(𝑥) = 𝑥 17 +   𝑎 43 𝑥 16 +  𝑎 139 𝑥 15 +  𝑎 206 𝑥 14 + 𝑎 78 𝑥 13 +   𝑎 43 𝑥 12 + 𝑎 239 𝑥 11 +   𝑎 123 𝑥 10 +  𝑎 206 𝑥 9 + 𝑎 214 𝑥 8 +  𝑎 147 𝑥 7 +   𝑎 24 𝑥 6 +  𝑎 99 𝑥 5 +  𝑎 150 𝑥 4 + 𝑎 39 𝑥 3 +   𝑎 243 𝑥
2 +  𝑎 163 𝑥 + 𝑎 136 (1)
Fungsi  tersebut  adalah  bentuk  dasar  dari  elemen  GF(2 8 ). Kemudian mempersiapkan polinomial f(x), yaitu
𝑓(𝑥) = 32𝑥 25 + 69𝑥 24 +  93𝑥 23 + 59𝑥 22 + 192𝑥 21 + 216𝑥 20 + 94𝑥 19 + 128𝑥 18 + 236𝑥 17 (2)
Koefisien istilah terkemuka dalam f (x) adalah 32. Untuk 32 adalah α5, maka digunakan fungsi
𝑔(𝑥)𝑎 5 𝑥 8 (3) = 𝑎 5 𝑥 25 + 𝑎 5 𝑎 43 𝑥 24 +   𝑎 5 𝑎 139 𝑥 23 +   𝑎 5 𝑎 206 𝑥 22 + 𝑎 5 𝑎 78 𝑥 21 +   𝑎 5 𝑎 43 𝑥 20 +   𝑎 5 𝑎 239 𝑥 19 +  𝑎 5 𝑎 123 𝑥 18 + 𝑎 5 𝑎 206 𝑥 17 +  𝑎 5 𝑎 214 𝑥 16 +   𝑎 5 𝑎 147 𝑥 15 +   𝑎 5 𝑎 24 𝑥 14 + 𝑎 5 𝑎 99 𝑥 13 +   𝑎 5 𝑎 150 𝑥 12 +   𝑎 5 𝑎 39 𝑥 11 +  𝑎 5 𝑎 243 𝑥 10 + 𝑎 5 𝑎 163 𝑥 9 + 𝑎 5 𝑎 136 𝑥 8 (4) = 𝑎 5 𝑥 25 + 𝑎 48 𝑥 24 +   𝑎 144 𝑥 23 +   𝑎 211 𝑥 22 + 𝑎 83 𝑥 21 + 𝑎 48 𝑥 20 +  𝑎 244 𝑥 19 +   𝑎 128 𝑥 18 +  𝑎 211 𝑥 17 +   𝑎 219 𝑥 16 + 𝑎 152 𝑥 15 +   𝑎 29 𝑥 14 +   𝑎 104 𝑥 13 +  𝑎 155 𝑥 12 +   𝑎 44 𝑥 11 + 𝑎 248 𝑥 10 +   𝑎 168 𝑥 9 + 𝑎 141 𝑥 8
= 32𝑥 25 + 70𝑥 24 + 168𝑥 23 + 178𝑥 22 +   187𝑥 21 + 70𝑥 20 + 250𝑥 19 + 133𝑥 18 + 178𝑥 17 + 86𝑥 16 + 73𝑥 15 + 48𝑥 14 + 13𝑥 13 + 114𝑥 12 + 238𝑥 11 + 27𝑥 10 + 252𝑥 9 + 21𝑥 8
Kemudian lakukan operasi XOR hasil dari (2) dengan (4)
= (32⨁32)𝑥 25 + (69⨁70)𝑥 24 + (93⨁168)𝑥 23 + (59⨁178)𝑥 22 +  (192⨁187)𝑥 21 + (216⨁70)𝑥 20 + (94⨁250)𝑥 19 + (128⨁133)𝑥 18 + (236⨁178)𝑥 17 + (0⨁86)𝑥 16 + (0⨁73)𝑥 15 + (0⨁48)𝑥 14 + (0⨁13)𝑥 13 + (0⨁114)𝑥 12 + (0⨁238)𝑥 11 + (0⨁27)𝑥 10 + (0⨁252)𝑥 9 + (0⨁21)𝑥 8

## Maka didapatkan hasil sebagai berikut
3𝑥 24 +   245𝑥 23 +   137𝑥 22 +   123𝑥 21 + 158𝑥 20 +  164𝑥 19 + 5𝑥 18 +  94𝑥 17 + 86𝑥 16 +  73𝑥 15 +  48𝑥 14 +  13𝑥 13 + 114𝑥 12 +  238𝑥 11 + 27𝑥 10 +  252𝑥 9 +  21𝑥 8
Dan desimal yang dihasilkan dari hasil operasi XOR adalah sebagai berikut
3 245 137 123 158 164 5 94 86 73 48 13 114 238 27 252 21
7. Dari data tersebut dapat dihasilkan QR code seperti Gambar 2.
Gambar 2. QR code

## B. Analisis Decoding
Gambar 3. Flowchart Decoding
Kemudian untuk melakukan proses absensi dilakukan proses decoding seperti Gambar 3, yaitu perubahan QR code menjadi data.
1. Dari  hasil encoding yaitu  QR code di scan dengan menggunakan kamera webcam .
2. Memeriksa  apakah  QR  Code  terebut  telah  terdaftar atau  tidak,  jika  tidak  maka  proses  akan  kembali  ke scan. Jika terdaftar maka akan masuk proses decoding 3. Proses decoding ini perubahan QR code menjadi data dengan library yang ada
4. Setelah itu proses absen berhasil

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Analisis Kebutuhan
Pada proses pembuatan aplikasi absensi dalam penelitian ini dibutuhkan  beberapa  perangkat  pendukung  seperti  perangkat lunak  ( software )  dan  perangkat  keras  ( hardware ),  yang diantaranya:
1. Kebutuhan Hardware : Webcam dari  Laptop  Intel Core  i3-6006U,  2.0GHz  dengan  RAM  12GB  dan HDD 500GB
2. Kebutuhan Software :  Visual Studio Code, XAMPP,
Google Chrome, Draw.io, Ms. Excel.

## B. Tampilan Aplikasi Absensi
Aplikasi  yang  dirancang  sebagai  sistem  absensi  dalam penelitian  ini  berbasis  website.  Website  ini  sebagai  aplikasi sistem  encoding  serta decoding QR code .  Untuk  melakukan proses encoding diperlukan data-data terlebih dahulu.

## Gambar 4. Tampilan List Data
Pada  Gambar  4  terdapat  beberapa button yaitu button tambah data untuk menambah data, button edit yang digunakan untuk  merubah  data  dan button delete yang  digunakan  untuk menghapus data.

## Gambar 5. Tampilan Generate QR Code
Gambar  5  merupakan  proses generate QR code ,  untuk melakukan  proses generate QR code dalam  aplikasi  tersebut dengan  menginput  NIK  yang  sudah  terdaftar  atau  telah  di tambahkan pada proses tambah data pada Gambar 4. Hasil dari generate QR code tersebut  akan  muncul  didalam form “Informasi  Hasil  Generate”  di  samping form “Generate  QR Code”. Kemudian print hasil citra tersebut, dan scan QR code tersebut seperti pada Gambar 6.
Gambar 6. Kamera Scan QR Code
Setelah scan citra  QR  Code  berhasil,  maka  data  kehadiran akan otomatis terinput dan ditampilkan dalam menu result pada aplikasi absensi seperti Gambar 7.

## Gambar 7. Tampilan Result Absensi
Gambar 7 merupakan hasil atau result dari proses scan QR code , result ini akan menampilkan data awal yaitu berupa NIK dan nama yang telah diinput oleh user pada proses input data, kemudian  di result juga  akan  memunculkan  jam  serta keterangan masuk maupun keluar.

## C. Pengujian
Dalam proses pengujian aplikasi ini, jumlah data yang diuji pada  penelitian  ini  sebanyak  100  data  dengan  total  pengujian sebanyak  4000  kali  pengujian.  Pengujian  tersebut  meliputi tingkat  koreksi  kesalahan,  jarak scan QR code ,  dan  kondisi kartu atau kertas.
T ABEL IV K ONDISI QR C ODE
QR Code Kondisi Keterangan Baik Faktor penyebab tidak terdeteksi dikarenakan pencahayaan yang kurang maksimal Rusak karena coretan
Penyebab tidak terdeteksi dikarenakan coretan yang tebal Rusak karena basah Penyebab tidak terdeteksi dikarenakan basah
Tabel IV  merupakan kondisi kartu atau kertas yang dibagi kedalam 2 kondisi,  yaitu baik dan rusak. Untuk kondisi kartu yang baik yaitu citra QR code yang bersih tanpa adanya coretan, kotor maupun rusak, sedangkan untuk kondisi kartu yang rusak yaitu  ditandai  dengan  adanya  coretan  didalam  citra  QR code tersebut.

## Gambar 8. Pengujian berdasarkan jarak dengan kondisi baik
Pada  gambar  8  merupakan  grafik  yang  menunjukkan pengujian  berdasarkan  jarak  scan  QR code dengan  kondisi kartu atau kertas QR code dalam keadaan baik. Dengan Y axis yaitu range 0  -  120  yang  merupakan  jumlah  data  yang  telah diinput kedalam database aplikasi. Kemudian pada X axis yaitu range jarak  6  cm,  12  cm,  18  cm,  24  cm,  30  cm  yang menggunakan  kelipatan  6  digunakan  untuk  mengukur  jarak scan QR code.
Untuk kondisi kartu atau kertas QR code dalam keadaan baik di jarak 6 cm, 12 cm, dan 18 cm dengan semua tingkat koreksi kesalahan  dari low (L)  sampai high (H),  data  yang  terbaca sebanyak 100 data. Untuk jarak 24cm, data yang terbaca pada masing-masing  tingkat  koreksi  kesalahan  yaitu low (L)  =  17 data, medium (M) = 65 data, quartile (Q) = 81 data, high (H) = 100  data  dan untuk data yang tidak terbaca pada jarak 24  cm yaitu low (L) = 83 data, medium (M) = 35 data, quartile (Q) = 19 data, high (H) = 0 data. Sedangkan di jarak 30 cm, data yang terbaca  pada  masing-masing  tingkat  koreksi  kesalahan  yaitu low (L) = 0 data, medium (M) = 0 data, quartile (Q) = 14, high
0 20 40 60 80 100 120 T erb aca T erb aca T erb aca T erb aca T id ak T erb aca T erb aca T id ak T erb aca 6 12 18 24 30 Pengujian Berdasarkan Jarak dengan Kondisi QR Baik H L M Q
(H) = 60 data dan untuk data yang tidak terbaca pada masing- masing  tingkat  koreksi  kesalahan  yaitu low (L)  =  100  data, medium (M) = 100 data, quartile (Q) = 86 data, high (H) = 40 data.
Gambar 9. Pengujian berdasarkan jarak dengan kondisi rusak

## Gambar 10. Pengujian berdasarkan kondisi
Dalam  kondisi  QR code rusak  di  jarak  6  cm,  data  yang terbaca  pada  masing-masing  tingkat  koreksi  kesalahan  yaitu low (L) = 88 data, medium (M) = 98 data, quartile (Q) = 100 data, high (H)  =  100  data  dan  untuk  data  yang  tidak  terbaca yaitu low (L) = 12 data, medium (M) = 2 data, quartile (Q) = 0 data, high (H) = 0 data. Sedangkan di jarak 12 cm, data yang terbaca  pada  masing-masing  tingkat  koreksi  kesalahan  yaitu low (L) = 79 data, medium (M) = 96 data, quartile (Q) = 100 data, high (H) = 100 data dan data yang tidak terbaca yaitu low (L) = 21 data, medium (M) = 4 data, quartile (Q) = 0 data, high (H) = 0 data. Sedangkan di jarak 18 cm, data yang terbaca pada masing-masing  tingkat  koreksi  kesalahan  yaitu low (L)  =  40 data, medium (M) = 84 data, quartile (Q) = 95, high (H) = 100 data,  dan  data  yang  tidak  terbaca  yaitu low (L)  =  60  data, medium (M) = 16 data, quartile (Q) = 5 data, high (H) = 0 data. Sedangkan  di  jarak  24  cm,  data  yang  terbaca  pada  masing- masing  tingkat  koreksi  kesalahan  yaitu  low  (L)  =  2  data, medium (M) = 10 data, quartile (Q) = 32  data, high (H)  = 82
data,  dan  data  yang  tidak  terbaca  yaitu low (L)  =  98  data, medium (M)  = 90 data,  quartile (Q)  = 68 data, high (H) = 18 data. Sedangkan di jarak 30 cm, data yang terbaca pada masing- masing  tingkat  koreksi  kesalahan  yaitu low (L)  =  79  data, medium (M) = 0 data, quartile (Q) = 0 data, high (H) = 22 data, dan data yang tidak terbaca yaitu low (L) = 100 data, medium (M) = 100 data, quartile (Q) = 100 data, high (H) = 78 data.
Dari  grafik  pada  Gambar  10  untuk  mendapatkan  sebuah persentase  dari  hasil  pengujian  tersebut  didapatkan  dengan rumus
𝑝  =   𝑛 𝑚 ⁄ × 100 (5)
Dimana 𝑝 adalah  hasil  persentase, 𝑛 adalah  nilai,  dan 𝑚 adalah total nilai keseluruhan.
T ABEL V
P ERSENTASE P ENGUJIAN Tingkat
Koreksi Kesalahan Baik Rusak Terbaca (%) Tidak Terbaca (%) Terbaca (%) Tidak Terbaca (%) L 63.4 36.6 41.8 58.2 M
73 27 57.6 42.4 Q
79 21 65.4 34.6 H
92 8 80.8 19.2
Maka  hasil  persentase  data  yang  terbaca  dan  tidak  terbaca dengan kondisi baik rusak didapat hasil presentase seperti pada Tabel V.
Scan yang terbaca pada kondisi baik dengan tingkat koreksi low (L) = 63.4%, medium (M) = 73%, quartile (Q) = 79%, high (H) = 92%. Sedangkan dalam kondisi kartu atau kertas QR code rusak yaitu low (L) = 41.8% , medium (M) = 57.6%, quartile (Q) = 65.4%, high (H) = 80.8%. Oleh karena itu, tingkat koreksi kesalahan  ini  dapat  mempengaruhi  hasil dari proses decoding QR code . Penggunaan  QR code pada  absensi  di  pabrik  disarankan menggunakan  tingkat Quartile atau High yang  memiliki presentase 80.8% pada kondisi rusak, karena area pabrik yang dapat  menyebabkan  QR code rentan  rusak  atau  kotor. Sedangkan  untuk  di  area  pendidikan  ataupun  kantor  bisa menggunakan Low ,  karena  di  area  tersebut  QR  Code  tidak cepat  kotor  atau  rusak.  Akan  tetapi  lebih  baik  lagi  di  tingkat Medium keatas,  karena  persentase Medium di  kondisi  rusak 57.6% terbaca.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  diatas,  dengan  menerapkan sistem  absensi  menggunakan  QR code ,  maka  dapat mewujudkan paperless dalam  proses  absensi  sehingga menjadikan  sistem  absensi  menjadi  lebih  efisien.  Tingkat koreksi  kesalahan  QR code yang  baik  adalah  dengan menggunakan  tingkat high (H),  karena  pada  tingkat  tersebut persentase  terbaca  pada  kondisi  baik  adalah  92%,  sedangkan pada  kondisi  rusak  mencapai  80.8%.  Dan  untuk  penggunaan QR code dalam sistem absensi bergantung kondisi lingkungan sekitar  absensi.  Jika  kondisi  lingkungan  bersih  maka  tingkat koreksi kesalahan yang digunakan bisa dengan tingkat Low (L) keatas,  karena  ditingkat Low (L)  persentase  terbaca  pada kondisi  QR code baik  mencapai  63.4%.  akan  tetapi  lebih disarankan  untuk  menggunakan  tinggat medium (M)  agar proses  lebih  decoding  lebih  baik  karena  persentase  terbaca
0 20 40 60 80 100 120 T erb aca T id ak T erb aca T erb aca T id ak
T erb aca T erb aca
T id ak T erb aca T erb aca T id ak T erb aca T erb aca T id ak T erb aca 6 12 18 24 30 Pengujian Berdasarkan Jarak Kondisi QR Rusak H L M Q
dikondisi  baik  mencapai  73%.  Jika  lingkungan  sekitar  rentan kotor atau rusak maka tingkat koreksi yang digunakan Quartile (Q)  keatas,  karena  ditingkat Quartile persentase  terbaca  pada kondisi QR code rusak mencapai 65.4%.

## R EFERENSI
[1] S. Setyorini and J. Arifin, “Pemanfaatan Qr Code Untuk Perekaman Data Kehadiran Siswa Terintegrasi Dengan Sistem Informasi Manajemen Sekolah Smk Mahardika Malang,” Netw. Eng. Res. Oper. , vol. 4, no. 1, pp. 5–13, 2018.
[2] Q. Aini, U. Rahardja, and A. Fatillah, “Penerapan QRCode Sebagai Media Pelayanan Untuk Absensi Pada Website Berbasis PHP Native Application of QRCode as Media Services for Attendance on the Website Based Php Natively,” J. Ilm. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 47–56, 2018.
[3] M. L. Sholeh and L. A. Muharom, “Smart Presensi Menggunakan QR-Code Dengan Enkripsi Vigenere Cipher,” Limits (Journal Math. Its Appl. , vol. 13, no. 2, pp. 31–44, 2016.
[4] E. F. Nurdiansyah and I. Afrianto, “Implementasi QR Code Sebagai
Tiket Masuk Event Dengan Memperhitungkan Tingkat Koreksi Kesalahan,” JATI (Jurnal Teknol. dan Informasi) , vol. 7, no. 2, pp.
25–44, 2017.
[5] V. Uzun, “QR-code based Hospital Systems for Healthcare in Turkey,” in Annual Computer Software and Applications
Conference , 2016, pp. 71–76.
[6]
F. Masalha and N. Hirzallah, “A Students Attendance System Using
QR Code,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 5, no. 3, pp. 75–79,
2014.
[7] P. Shrivastava and U. P. Singh, “Error Detection and Correction Using Reed Solomon Codes,” Int. J. Adv. Res. Comput. Sci. Softw. Eng. , vol. 3, no. 8, pp. 965–969, 2013.
[8] A. Farissi and M. Fachrurrozi, “Algoritma RSA Kombinasi dan Skema QR Code untuk Mengamankan Data Penjualan Tiket Online,” in Prosiding Annual Research Seminar 2017 Computer Science and ICT , 2017, vol. 3, no. 1, pp. 3–7.
[9] S. Tiwari, “An Introduction To QR Code Technology,” Int. Conf.
Inf. Technol. , vol. 1, pp. 39–44, 2016.
[10] P. Sutheebanjard, “QR-Code Generator,” IEEE , pp. 89–92, 2010.
[11] N. Ani and R. Deby, “Implementasi QR Code pada Resep Dokter,” in Seminar Nasional Pengkajian dan Penerapan Teknologi Industri , 2010, pp. 27–32.