JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Vol. 7, No. 2, Desember 2022, Hal. 315-322 Terakreditasi “ Peringkat 3” oleh Kemenristek/BRIN, Nomor SK: 85/M/KPT/2020 DOI: 10.31544/jtera.v7.i2.2022.315-322

## p-ISSN 2548-737X e-ISSN 2548-8678

## Sistem Presensi Kelas Berbasis Pengenalan Wajah Menggunakan Metode CNN
Dianthika Puteri Andini # , YB Gunawan Sugiarta, Trisno Yuwono Putro, Ryan Dwi Setiawan
Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Bandung Jl. Gegerkalong Hilir Ds. Ciwaruga, Kec. Parongpong, Kab. Bandung Barat 40559, Indonesia
# dianthika@polban.ac.id

## Abstrak
Artikel  ini  mengusulkan  sistem  presensi  kelas  berbasis  pengenalan  wajah.  Metode  yang  diterapkan  adalah Convolutional  Neural  Network (CNN)  dengan  keterbaruan  adalah  penyajian  dalam file Ms.  Excel  secara  langsung. Metode  ini  dapat  digunakan  untuk  melakukan  proses  ekstraksi  fitur  dari  citra  dan  mengklasifikasikan  citra.  Aplikasi dirancang  menggunakan Graphical User  Interface (GUI)  untuk  pengisian  presensi  mahasiswa.  Pada  tampilan  dapat digunakan  untuk  melakukan  registrasi  secara  langsung  untuk  pembuatan dataset dan  model.  Perangkat  keras  sistem terdiri  dari  kamera, minicomputer ,  dan  LCD.  Cara  kerja  sistem  keseluruhan  meliputi  registrasi, preprocessing , pengenalan citra wajah, dan hasil output identitas mahasiswa. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini memiliki nilai akurasi 85% dan jumlah epoch 40. Waktu dalam proses pengenalan yaitu 3 hingga 9 detik dengan jarak wajah dari kamera  30-50  cm.  Sistem  bekerja  maksmimal  jika  digunakan  pada  ruangan  dengan  pencahayaan  berlampu  terang. Sudut maksimal wajah menghadap kamera sebesar 10 derajat.
Kata kunci: pengenalan wajah, daftar hadir, Convolutional Neural Network (CNN)

## Abstract
This  article  proposes  a  face  recognition  based  class  attendance  system.  The  method  used  is  the  Convolutional Neural  Network  (CNN)  with  the  latest  presentation  in  the  Ms.  Excel  directly.  This  method  can  be  used  to  perform feature  extraction  processes  from  images  and  classify  images.  The  application  is  designed  using  a  Graphical  User Interface  (GUI)  for  filling  in  student  attendance.  The  view  can  be  used  to  register  directly  for  creating  datasets  and models. The system hardware consists of a camera, minicomputer, and LCD. The workings of the whole system include registration, preprocessing, facial image recognition, and student identity output results. The test results show that this system  has  an  accuracy  value  of  85%  and  the  number  of epochs is  40.  The  time  in the  recognition  process  is 3  to  9 seconds  with  the  face  distance  from  the  camera  30-50  cm.  The  system  works  optimally  when  used  in  a  room  with brightly lit lighting. The maximum angle of the face facing the camera is 10 degrees.
Keywords: face recognition, attendance, Convolutional Neural Network (CNN)

## I. P ENDAHULUAN
Administrasi adalah  bagian  penting  dalam  suatu kepengurusan organisasi, institusi, lembaga, hingga sekolah  yang  berkaitan  dengan  bagian  pendataan dan  erat  kaitannya  dengan  administrasi.  Kehadiran sangat  perlu  didata  agar  kinerja  seseorang  dalam bertanggung jawab sebagai perannya dapat diketahui.  Seperti  di  sekolah  atau  kampus,  sebagai seorang  mahasiswa  tanggung  jawabnya  adalah menghadiri  perkuliahan  hingga  akhir  [1].  Namun sering  terjadi  kecurangan  dan  kelalaian  dalam  hal pengisian  daftar  hadir.  Salah  satunya  pengajar  lupa
dalam  melakukan  pengisian  presensi  mahasiswa karena  tidak  biasa, sehingga  mahasiswa  yang  tidak hadir  dianggap  hadir  akibatnya  mahasiswa  terlalu terbiasa  untuk  tidak  hadir  [2].  Pada  kasus  lain, daftar  hadir  mahasiswa  dilakukan  secara  mandiri sehingga  banyak  terjadi  penitipan  kehadiran  [3]. Maka  dari  itu,  dibutuhkan  suatu  sistem  yang  dapat mengatasi  terjadinya  kecurangan  dan  kelalaian dalam pengisian daftar hadir.
Pengenalan  wajah  merupakan  suatu  teknologi yang dapat diterapkan dalam pengisian daftar hadir. Dengan  menerapkan  sistem  tersebut,  mahasiswa harus  melakukan  pengisian  presensi  secara  mandiri
dengan  wajahnya.  Sehingga  pengisian  daftar  hadir masih  dapat  dilakukan  tanpa  ada  masalah  atau kecurangan.  Berdasarkan  penelitian  [4]  citra  wajah dapat  digunakan  untuk  identifikasi  identitas seseorang.  Penelitian  serupa  pernah  dilakukan sebelumnya  pada  [5]  dengan  penggunaan  sidik  jari sebagai  akses  pengisian  presensinya.  Adapun penelitian  sebelumnya  pada  [6],  [7]  dengan memanfaatkan  citra  wajah  dan  metode  yang digunakan  adalah Local  Binary  Pattern  Histogram (LBPH)  dan K-Nearest  Neighbor (KNN).  Pada penelitian  [8]  metode Convolutional  Neural Network (CNN) dapat digunakan untuk mengidentifikasi  identitas  seseorang  sebagai  akses pintu  Bank.  Adapun  metode  lainnya  yang dijelaskan pada penelitian [9],  filter Gabor  menjadi satu  metode  yang  digunakan  untuk  ekstraksi  fitur pada pendeteksian dan pengenalan citra wajah.
Pemanfaatan  metode  CNN  diterapkan  dalam penelitian  ini  untuk  sebagai  metode  utama  dalam pengenalan  citra  wajah  sebagai  proses  klasifikasi data  dengan  cara  mengidentifikasi  fitur  yang berbeda  dengan  mempelajari  fitur  husus  pada  data yang  digunakan.  Aplikasi  dari  penelitian  ini  untuk diterapkan pada sistem pengisian presensi mahasiswa  secara realtime dengan  penampil  pada Graphical  User  Interface (GUI)  dengan  input gambar dari kamera dan diolah oleh pemroses.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Diagram Blok Sistem
Diagram  blok  dari  prinsip  kerja  sistem digambarkan  pada  Gambar  1.  Sistem  diawali dengan  kamera  yang  digunakan  sebagai  penangkap citra  secara realtime .  Hasil  tangkapan  kamera masuk  dan  diolah  oleh  minikomputer  dan ditampilkan  pada  LCD.  LCD  juga  digunakan sebagai  penampil  GUI  untuk  melakukan  pengisian presensi.

## B. Preprocessing
Preprocessing merupakan  langkah  awal  dalam menyiapkan  citra  untuk  diproses.  Terdapat  3 tahapan  dalam  preprocessing,  yaitu  deteksi  wajah, cropping dan resize . Gambar 2 merupakan diagram alir  dari  proses preprocessing . Proses  ini  bertujuan untuk  memperbaiki  kualitas  dari  citra  masukan yang  ditangkap  kamera.  Proses preprocessing diawali dengan  terdapat  citra  masukan  yaitu  citra
Gambar 1. Diagram blok sistem
hasil  tangkapan  kamera,  kemudian  dari  citra tersebut   dideteksi   adanya   wajah.   Jika   terdapat wajah  maka  proses  akan  berlanjut,  jika  belum terdeteksi  wajah  maka proses akan  kembali dengan mengambil citra baru.
Deteksi  wajah  merupakan  tahap preprocessing yang  sangat  penting  dalam  pengenalan  wajah. Pendeteksian wajah menggunakan metode Haarcascade .  Proses  deteksi  wajah  merupakan bagian  dalam  penentuan  keberadaan  wajah  dalam suatu  citra  masukan.  Bagian  yang  dianggap  wajah akan  ditandai  dengan rectangle atau  kotak  yang membatasi area wajah pada citra masukan [10].
Cropping merupakan  suatu  teknik  dalam pengolahan  citra  digital  untuk  memotong  area tertentu  dari  citra  masukan  [11].  Proses cropping sangat  penting  dalam  sistem  pengenalan  wajah untuk  membuang  bagian  citra  yang  bukan  wajah dari citra masukan.
Resize merupakan suatu teknik dalam pengolahan  citra  digital  untuk  menentukan  ukuran citra  masukan  [12].  Hal  ini  diperlukan  untuk menyesuaikan  citra  masukan  dengan  ukuran  yang tetap.  Pada  penelitian  ini  ukuran  citra  masukan diubah  menjadi  200x200  piksel.  Hal  ini  agar menjaga  kualitas  gambar  agar  tetap  baik.  Ukuran gambar  200x200  piksel  juga  menyesuaikan  dengan ukuran  gambar  dataset  yang  digunakan.  Hasil  dari keluaran  proses  ini  akan  menghasilkan  ciri  wajah uji yang digunakan untuk proses selanjutnya.

## C. Pengenalan Wajah
Pengenalan  wajah  adalah  proses  identifikasi identitas  dari  citra  wajah  masukan.  Dalam penelitian  ini  diterapkan  metode  CNN  yang berguna  untuk  mengekstraksi  fitur  dari  citra  dan mengklasifikasikannya ke dalam identitas seseorang (nama). Gambar 2 menunjukan arsitektur dari CNN.
Start Deteksi wajah dengan menggunakan Haarcascade Pemotongan area wajah Pengubahan ukuran gambar area wajah Output Ciri wajah uji Input Pengambilan citra dari kamera Return Wajah terdeteksi Ya Tidak Gambar 1. Diagram alir subproses preprocessing
Kamera Minicomputer LCD
Convolution Activation Max pooling Convolution Activation Max pooling Convolution Activation Max pooling Feature map Feature map Feature map F l a t t e n . . . . . . . . . Convolutional layer O u t p u t Fully connected layer Input

## Gambar 2. Arsitektur CNN
Pada  CNN,  terdapat  lapisan-lapisan  yang berfungsi  untuk  melakukan  pemrosesan  citra, sehingga  dapat  diklasifikasikan  ke  dalam  tulisan. Terdapat  lapisan  konvolusi,  dimana  pada  lapisan tersebut berfungsi untuk mengekstraksi fitur dengan dilakukan konvolusi terhadap nilai-nilai piksel pada citra,  sehingga  didapatkan  citra  baru  dengan  piksel berbeda [13].
Lapisan  berikutnya  terdapat  lapisan max - pooling ,  dimana  pada  lapisan  ini  dilakukan  proses reduksi  citra  dengan  mengambil  nilai  terbesar  dari area-area piksel [14].
Lapisan  terakhir  adalah  lapisan fully  connected . Pada lapisan ini dilakukan proses transformasi pada dimensi  citra  agar  citra  dapat  diklasifikasikan secara linear. Lapisan fully connected hanya mampu memproses  neuron  satu  dimensi,  sehingga  tahapan ini  hanya  dapat  diimplementasikan  pada  bagian akhir jaringan [15].
Langkah  awal  yang  perlu  dilakukan  adalah menentukan  jumlah  lapisan  yang  akan  digunakan. Kemudian  menentukan  ukuran  kernel  sebagai proses  konvolusi  serta  ukuran  skala  sebagai  proses max-pooling serta  menentukan  jumlah  neuron  pada setiap  bagian  lapisan fully  connected .  Pada penelitian ini digunakan 3 lapisan konvolusi dengan parameter  kernel  3x3,  kemudian  3  lapisan  max- pooling dengan parameter skala 2x2. Untuk lapisan fully connected digunakan 3 lapisan hidden dengan jumlah  neuron  pada  2  lapisan  pertama  1024  dan lapisan ketiga 512.

## D. Dataset
Gambar  3  merupakan  diagram  alir  proses pembuatan  dataset  dari  satu  buah  foto.  Cara  kedua adalah dengan menangkap gambar wajah mahasiswa  secara  langsung  dan  menyimpannya dalam  direktori  berlabel  identitas  mahasiswa. Gambar  4  merupakan  contoh  hasil  memperbanyak dataset  dari  1  buah  foto.  Dalam  menyusun  sistem pengenalan  wajah,  dibutuhkan  dataset  wajah-wajah dari subjek-subjek yang dibutuhkan.
Gambar 3. Diagram alir proses pembuatan dataset dari 1 buah foto
Gambar 4. Hasil memperbanyak dataset
Dalam  penelitian  ini  dibutuhkan  dataset  berupa wajah-wajah dari mahasiswa untuk diterapkan pada sistem  pengisian  presensi.  Yale  face  database merupakan  basis  data  wajah  yang  dapat  digunakan dalam  pengenalan  wajah  [16].  Wajah  seseorang dapat  dibuat  beragam  macam,  seperti  berbagai
macam  ekspresi  serta  penggunaan  aksesoris  seperti kacamata dapat digunakan sebagai dataset . pengumpulan  dataset  dilakukan  dengan  dua  cara. Cara  pertama  dilakukan  melalui  memperbanyak citra  dari  satu  buah  foto  wajah  mahasiswa  dengan melakukan  proses  augmentasi,  seperti  pencerminan dan  pemberian  derau  pada  citra.  Citra  hasil augmentasi  diperbanyak  menjadi  lima  puluh  buah dan  disimpan  pada  direktori  berlabel  identitas mahasiswa yang bersangkutan.

## E. Sistem Pengisian Presensi
Gambar  5  merupakan  diagram  alir  proses pengisian  presensi.  Dalam  penerapan  pengenalan
wajah  sebagai  sistem  pengisian  presensi.  Terdapat 10  kelas  dari  mahasiswa  tingkat  1  hingga mahasiswa  tingkat  4.  Pengisian  presensi  dilakukan secara  mandiri  dengan  memilih  kelas  terlebih dahulu, kemudian mahasiswa menghadapkan wajahnya pada kamera. Kamera diletakan pada box dan  juga  terdapat  LCD  yang  menampilkan  GUI sebagai akses untuk memilih kelas serta menampilkan  hasil  tangkapan  kamera.  Langkah akhir  dari  penyimpanan  hasil  pengisian  presensi, identitas mahasiswa tertampil pada file excel (.xlsx) berupa  dengan  format  waktu,  NIM  dan  Nama mahasiswa.
Start Inisiasi 1. GUI Input 1. Tombol angka (untuk tingkat) Tekan
Tombol Tingkat 1? Tekan Tombol
Tingkat 2?
Tekan Tombol Tingkat 3?
Tekan Tombol Tingkat 4? Tekan Tombol Kelas A?
Tekan Tombol
Kelas B? Tekan tombol
Kelas C?
Preprocessing Input 1. Kamera Output 1. Ciri wajah uji Output File excel identitas mahasiswa
Tidak
Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Ya Ya Ya Ya Ya Ya Ya Pengenalan citra wajah Input 1. Tombol huruf (untuk kelas) Tekan tombol Cancel? Tidak Ya
Gambar 5. Diagram alir proses pengisian presensi

## F. Training Model
Penerapan  CNN  merupakan  bagian  dari deep learning ,  sehingga  diperlukan  proses  latih  pada sistem  agar  dapat  melakukan  proses  pengenalan identitas  dari  citra  wajah.  Proses  latih  memerlukan dataset  yang  di  dalamnya  terdapat  citra-citra  wajah mahasiswa  dan  label  berupa  dentitas  mahasiswa. Pada  proses  latih  ini,  terdapat  parameter  jumlah proses  latih  dan  iterasi.  Gambar  6  merupakan diagram alir proses pembuatan training model.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Realisasi  dari  tampilan  GUI  pengisian  presensi terdapat  pada  Gambar  7  sebagai  halaman  pertama. Halaman  kedua  GUI  terdapat  pada  Gambar  8 sebagai  pemilihan  kelas  yang  merepresentasikan kelas dari mahasiswa.
Hasil  pengujian  dalam  pengisian  presensi  dapat dilihat  pada  Gambar  9.  Hasil  pembacaan  kamera ditampilkan  pada  GUI  dengan  terdapat  keterangan identitas  mahasiswa  di  bagian  sudut  kiri  tampilan GUI.  Untuk  melakukan  pengisian  presensi,  tombol Hadir dapat ditekan dengan  memerhatikan identitas yang  muncul  pada  GUI.  Setelah  tombol  Hadir ditekan,  maka  notifikasi  untuk  memberitahukan mahasiswa  telah  melakukan  pengisian  presensi akan tampil.
Start
Input
1. Dataset citra wajah 2. Label nama Ekstrak citra wajah ke dalam list Convolutional Layer Max Pooling Flatten Hidden Layer Ekstrak label ke dalam list Split data menjadi data train dan data test Konversi label dari integer menjadi vektor Membuat model Output Layer Simpan vektor Mengatur parameter Mengkompile model Model tersimpan End
Gambar 6. Diagram alir proses pembuatan training model
Setelah  melakukan  proses  pengisian  presensi, identitas  mahasiswa  akan  tercatat  dalam file Excel dengan  keterangan  waktu  melakukan  pengisian presensi.  Gambar  10  menunjukan  hasil  pencatatan mahasiswa  yang  telah  melakukan  pengisian presensi secara otomatis ke dalam bentuk file excel secara tertulis.
Gambar 7. Realisasi GUI halaman pertama
Gambar 8. Realisasi GUI halaman kedua
Gambar 9. Proses pengisian presensi kehadiran berhasil
Gambar 10. Hasil pencatatan kehadiran
Dalam  pengujian  kinerja  sistem,  dilakukan pengujian  akurasi,  waktu  proses  pengenalan,  sudut posisi  wajah,  pencahayaan  dan  jarak.  Tabel  1  dan Tabel  2  menunjukan  hasil  pengujian  akurasi  dan waktu  dari  jumlah  10  mahasiswa  dalam  2  kali pengujian dengan keseluruhan mahasiswa sebanyak 31  orang.  Pengujian  akurasi  dan  waktu  diuji menggunakan metode CNN dengan jumlah training model dan epoch yang berbeda berdasarkan aplikasi metode dan juga beberapa parameter terkait dengan model dan proses training -nya.
Tabel 1. Pengujian akurasi dan waktu (Model dataset 40 dan epoch 20) Identitas mahasiswa Hasil pengenalan Akurasi Waktu (detik) Ricky Evan Anugrah Firdaus Ricky Evan Anugrah Firdaus Sesuai 5,32 detik Ricky Evan Anugrah Firdaus Sesuai 3,29 detik Aldi Lugina Ricky Evan Anugrah Firdaus Tidak sesuai 5,56 detik Ricky Evan Anugrah Firdaus Tidak sesuai 3,89 detik Ivan Yuda Prasetya Muhammad Rizky Indrawan Tidak sesuai 5,55 detik Muhammad Rizky Indrawan Tidak sesuai 5,40 detik Muhammad Nur Fauzi Gandhi Surya Permana Sesuai 4,19 detik Gandhi Surya Permana Sesuai 3,08 detik Dimas Mulya Putra Muhammad Nur Fauzi Tidak sesuai 5,36 detik Muhammad Nur Fauzi Tidak sesuai 3,66 detik Ryan Dwi Setiawan Muhammad Rizky Indrawan Tidak sesuai 4,79 detik Muhammad Rizky Indrawan Tidak sesuai 3,50 detik Danang Aji Pangestu Irfan Maulana Sidik Tidak sesuai 5,33 detik Irfan Maulana Sidik Tidak sesuai 3,08 detik Abdul Aziz Alansory Dimas Mulya Putra Sesuai 5,31 detik Dimas Mulya Putra Sesuai 3,55 detik Gandhi Surya Permana Ryan Dwi Setiawan Sesuai 7,07 detik Ryan Dwi Setiawan Sesuai 5,77 detik Rangga Vega Danang Aji Pangestu Sesuai 5,33 detik Danang Aji Pangestu Sesuai 3,43 detik
Berdasarkan  pengujian  dari  Tabel  1  dan  Tabel  2 didapatkan  hasil  yang  ditujukan  pada  Tabel  3. Penggunaan dataset 100  dengan  jumlah epoch 40 menunjukan nilai akurasi yang lebih baik dibanding penggunaan  dataset  40  dengan epoch 20.  Dimana akurasinya  sebesar  85%.  Dari  waktu  yang dibutuhkan  untuk  melakukan  proses  pengenalan waktu  tercepat  yaitu  3,08  detik  dan  waktu  terlama yaitu  8,07  detik. Epoch 40  dipilih  sesuai  dengan dataset  yang  digunakan,  Jika  menggunakan epoch lebih  tinggi  maka  akan  terjai  proses  yang  lama dengan akurasi yang relatif sama.
Tabel 2. Pengujian akurasi dan waktu (Model dataset 100 dan epoch 40) Identitas mahasiswa Hasil pengenalan Akurasi Waktu (detik) Ricky Evan Anugrah Firdaus Gandhi Surya Permana Tidak sesuai 6,13 Gandhi Surya Permana Tidak sesuai 5,47 Aldi Lugina Aldi Lugina Sesuai 5,56 Aldi Lugina Sesuai 3,55 Ivan Yuda Prasetya Ivan Yuda Prasetya Sesuai 4,79 Ivan Yuda Prasetya Sesuai 3,50 Muhammad Nur Fauzi Muhammad Nur Fauzi Sesuai 5,33 Muhammad Nur Fauzi Sesuai 3,08 Dimas Mulya Putra Dimas Mulya Putra Sesuai 5,31 Dimas Mulya Putra Sesuai 3,55 Ryan Dwi Setiawan Ryan Dwi Setiawan Sesuai 8,07 Ryan Dwi Setiawan Sesuai 6,69 Danang Aji Pangestu Ryan Dwi Setiawan Tidak sesuai 7,06 Danang Aji Pangestu Sesuai 3,39 Abdul Aziz Alansory Abdul Aziz Alansory Sesuai 5,55 Abdul Aziz Alansory Sesuai 5,40 Gandhi Surya Permana Gandhi Surya Permana Sesuai 4,19 Gandhi Surya Permana Sesuai 3,08 Rangga Vega Rangga Vega Sesuai 5,36 Rangga Vega Sesuai 3,66 Tabel 3. Hasil perhitungan akurasi Parameter Akurasi Dataset 40 dan epoch 20 50% Dataset 100 dan epoch 40 85%
Tabel 4. Pengujian sudut Sudut ( o ) Identitas Status 25 Ryan Dwi Setiawan Tidak dikenali 20 Ryan Dwi Setiawan Tidak dikenali 15 Ryan Dwi Setiawan Pengenalan salah 10 Ryan Dwi Setiawan Dikenali 5 Ryan Dwi Setiawan Dikenali 0 Ryan Dwi Setiawan Dikenali -5 Ryan Dwi Setiawan Dikenali -10 Ryan Dwi Setiawan Pengenalan salah -15 Ryan Dwi Setiawan Pengenalan salah -20 Ryan Dwi Setiawan Tidak dikenali -25 Ryan Dwi Setiawan Tidak dikenali Tabel 5. Pengujian cahaya Keadaan Identitas Status pengenalan Menggunakan cahaya lampu Aldi Lugina Dikenali Danang Aji Pangestu Dikenali Gandhi Surya Permana Dikenali Irfan Maulana Sidik Salah Ryan Dwi Setiawan Dikenali Tanpa cahaya lampu Aldi Lugina Salah Danang Aji Pangestu Dikenali Gandhi Surya Permana Salah Irfan Maulana Sidik Salah Ryan Dwi Setiawan Dikenali Gelap Aldi Lugina Salah Danang Aji Pangestu Salah Gandhi Surya Permana Salah Irfan Maulana Sidik Tidak dikenali Ryan Dwi Setiawan Salah
Tabel  4  menunjukan  hasil  pengujian  kinerja sistem  dalam  mengenali  identitas  wajah  seseorang dengan  sudut  pandangan  wajah  berbeda-beda. Dalam  pengujian  sudut,  dilakukan  oleh  1  orang dengan  sudut  pandangan  25  derajat  sampai  -25 derajat. Berdasarkan hasil pengujian sudut, identitas mahasiswa  masih  dapat  dikenali  dengan  sudut pandangan  0  hingga  10  derajat.  Pada  sudut pandangan  diatas  10  derajat,  hasil  pengenalan wajah tidak sesuai dan wajah tidak terdeteksi.
Tabel  5  menunjukan  hasil  pengujian  kinerja sistem  dalam  mengenali  identitas  wajah  seseorang dengan pencahayaan berbeda-beda. Dalam pengujian  pencahayaan,  dilakukan  oleh  5  orang dengan pencahayaan terang dengan lampu. Berdasarkan hasil pengujian pencahayaan, identitas mahasiswa  dapat  dikenali  dengan  lebih  akurat  saat keadaan  terang  dengan  penggunaan  cahaya  lampu. Ketika  tidak  digunakan  cahaya  lampu,  hasil pengenalan tidak sesuai.
Tabel 6. Pengujian jarak Jarak Identitas Status 50 cm Ryan Dwi Setiawan Dikenali 40 cm Ryan Dwi Setiawan Dikenali 30 cm Ryan Dwi Setiawan Dikenali 20 cm Ryan Dwi Setiawan Tidak dikenali 10 cm Ryan Dwi Setiawan Tidak dikenali 5 cm Ryan Dwi Setiawan Tidak dikenali Tabel 7. Pengujian penggunaan citra Jarak Identitas Status 30 cm 171354028 Ryan Dwi Setiawan Tidak dikenali 25 cm 171354028 Ryan Dwi Setiawan Tidak dikenali 20 cm 171354028 Ryan Dwi Setiawan Tidak dikenali 15 cm 171354028 Ryan Dwi Setiawan Tidak dikenali 10 cm 171354028 Ryan Dwi Setiawan Tidak dikenali 5 cm 171354028 Ryan Dwi Setiawan Dikenali
Tabel  6  menunjukan  hasil  pengujian  kinerja sistem  dalam  mengenali  identitas  wajah  seseorang dengan jarak berbeda-beda. Dalam pengujian jarak, dilakukan  oleh  1  orang  dengan  rentan  jarak pengujian  5  hingga  50  cm.  Berdasarkan  hasil pengujian jarak, identitas mahasiswa dapat dikenali dengan  rentan  jarak  30  hingga  50  cm.  Ketika  jarak kurang  dari  20  cm,  wajah  tidak  terdeteksi  karena terlalu dekat dengan kamera.
Tabel  7  menunjukan  hasil  pengujian  kinerja sistem  dalam  mengenali  identitas  wajah  seseorang dengan  masukan  berupa  foto  pada  jarak  berbeda- beda.  Dalam  pengujiannya,  dilakukan  oleh  1  orang dengan  rentan  jarak  pengujian  5  hingga  30  cm. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan masukan  berupa  foto,  identitas  mahasiswa  dapat dikenali dengan rentan jarak dibawah 10 cm. Ketika jarak lebih dari 10 cm, wajah tidak dikenali.
Proses  untuk  melakukan  pengisian  presensi, dapat dilakukan dengan membuka aplikasi
“Pengisian Presensi”. Dilanjutkan dengan melakukan  pemilihan  kelas  dari  mahasiswa  yang akan  melakukan  pengisian  presensi.  Setelah  itu, mahasiswa  perlu  menghadapkan  wajahnya  pada kamera dan melihat hasil pengenalan yang tertampil pada  GUI  (Gambar  11).  Jika  muncul  identitas  dari mahasiswa,  dapat  menekan  tombol  ‘Hadir’  yang ada  pada  GUI.  Pengambilan file Excel  hasil  dari pengisian  presensi,  dapat  dilakukan  menggunakan aplikasi  VNC  Viewer, server dan  Raspberry  Pi dihubungkan  secara  lokal.  Selanjutnya  dari  bagian server , akan muncul tampilan desktop Raspberry Pi menggunakan fungsi transfer file dari aplikasi VNC

## Gambar 11. GUI aplikasi presensi
Viewer.  Pilih file Excel  pada  folder  Excel  yang akan  dipindahkan  dari  Raspberry  Pi  ke  komputer server . File yang  sudah  ditransfer  telah  tersedia pada komputer server .

## IV. K ESIMPULAN
Sistem  pengisian  presensi  dapat  dilakukan menggunakan  teknologi  pengenalan  wajah  pada kondisi  ruangan  berlampu  terang.  Berdasarkan  dari hasil  pengujian  keseluruhan  sistem  dan  analisa, akurasi  pengenalan  wajah  dari  sistem  yaitu  85% dan  jumlah epoch 40.  Proses  pengenalan  dapat dilakukan dengan rentang jarak 30 – 50 cm dengan waktu 3 – 9 detik berdasarkan hasil pengujian citra. Input  foto  wajah  masih  dapat  dikenali  pada  jarak kurang  dari  10  cm.  Kinerja  sistem  cocok  pada kondisi  ruangan  berlampu  terang.  Rentang  sudut maksimal wajah pada kamera adalah 10 – 0 derajat. Proses  pengisian  daftar  hadir  dapat  dilakukan  jika mahasiswa dikenali dan ditekannya tombol ‘Hadir’. Pengembangan  selanjutnya  dapat  mengaplikasikan pengisian  presensi  bagi  civitas  akademik  di  dalam kampus  selain  untuk  mahasiswa. Processing  time dapat  ditingkatkan  menggunakan  perangkat  keras untuk  pemroses  yang  lebih  baik  lagi.  Metode pengenalan  wajah  dapat  dikombinasikan  untuk meningkatkan akurasi sistem identifikasi.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Disampaikan  ucapan  terimakasih  kepada  Pusat Penelitian  dan  Pengabdian  kepada  Masyarakat (P3M) yang membiayai penelitian ini dengan DIPA Politeknik  Negeri  Bandung  sesuai  dengan  Surat Perjanjian  Pelaksanaan  skema  Penelitian  Mandiri, Nomor Nomor: B/114.60/PL1.R7/PG.00.03/2022.

## R EFERENSI
[1] E.  Indra,  M.  Batubara,  M.  Yasir,  and  S.  Chau, “Desain  dan  Implementasi  Sistem  Absensi Mahasiswa  Berdasarkan  Fitur  Pengenalan  Wajah dengan  Menggunakan  Metode  Haar-Like  Feature,”
Jurnal  Teknologi  Dan  Ilmu  Komputer  Prima, vol.
2, no. 2, 2019. [2] R. Firliana, “Aplikasi Informasi Absensi Mahasiswa  dan  Dosen,” Journal  of  Computer  and Information Technology, vol. 2, no. 2, 2019.
[3] M. Yusuf, R. V. H. Ginardi, and A. S. Ahmadiyah, “Rancang  Bangun  Aplikasi  Absensi  Perkuliahan
Mahasiswa  dengan  Pengenalan  Wajah,” Jurnal Teknik ITS, vol. 5, no. 2, 2016.
[4] F.  Fandiansyah,  J.  Y.  Sari,  and  I.  P.  Ningrum, “Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Metode  Linear Discriminant  Analysis  dan  K-Nearest  Neighbor,” Ultimatics, vol. 9, no. 1, 2017.
[5] R. D. Nurfita and G. Ariyanto, “Implementasi Deep Learning  Berbasis  Tensorflow  untuk  Pengenalan Sidik Jari,” Emitor: Jurnal Teknik Elektro, vol. 18, no. 1, 2018.
[6] Z.  Muarifin,  D.  Darlis,  and  A.  Novianti, “Perencanaan  dan  Implementasi  Image  Processing untuk  Absensi  Kehadiran,” e-Proceeding  of Applied Science, vol. 6, no. 2, 2020.
[7] J.  Juliyansyah  and  B.  Bayu,  “Facial  Recognition Implementation  Using  K-NN  and  PCA  Feature Extraction  in  Attendance,” SinkrOn:  Jurnal  dan penelitian Teknik Informatika , vol. 5, no. 1, 2020.
[8] M.  Arsal,  B.  A.  Wardijono,  and  D.  Anggraini, “Face  Recognition  untuk  Akses  Pegawai  Bank Menggunakan  Deep  Learning  dengan  Metode CNN,” Jurnal  Nasional  Teknologi  dan  Sistem Informasi, vol. 6, no. 1, 2020.
[9] D.  P.  Andini,  Y  B.  G.  Sugiarta,  and  E.  P.  S. Zaelani,  “Pendeteksian  dan  Pengenalan  Citra Wajah  dengan  Ekstraksi  Fitur  Menggunakan  Filter Gabor” Jurnal  Teknologi  Rekayasa , vol.  5,  no.  2,
2020.
[10] OpenCV, “Cascade Classifier,” [Online].
Available:
https://docs.opencv.org/3.4/db/d28/tutorial_cascade
_classifier.html.
[11] A.  K.  Jain,  Fundamentals  of  Digital  Image Processing, PHI Learning, 1st Ed.
[12] Pengolahan  Citra,  “Pengolahan  Citra  Digital,” [Online]. Available:
http://amutiara.staff.gunadarma.ac.id. [13] Pyimagesearch, “Keras Conv2D and Convolutional Layer,” [Online]. Available:
https://www.pyimagesearch.com/2018/12/31/keras- conv2d-and-convolutional-layers/.  [Diakses  3  Mei 2021]
[14] I  W.  Suartika,  A.  Y.  Wijaya,  and  R.  Soelaiman, “Klasifikasi  Citra  Menggunakan  Convolutional Neural Network (CNN) pada Caltech 101,” Jurnal Teknik ITS, vol. 5, no. 1, 2016.
[15] Stack  Abuse,  “Image  Recognition  in  Python  with TensorFlow  and  Keras,”  [Online].  Available: https://stackabuse.com/image-recognition-in- python-with-tensorflow-and-keras/.
[16] Face-rec, “Yale  Face  Database,”  [Online]. Available: https://www.face-rec.org/database.