Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST
JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 2 No. 1 (2021) 12 – 17 | ISSN: 2723-1453 (Media Online)

## Penerapan Face Recognition Pada Sistem Presensi
Andri Nugraha Ramdhon 1 , Fadly Febriya 2 1,2 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Bandung
1 andri.nugraha.r@gmail.com, 2 fadlyfebriya@gmail.com

## Abstract
The development of digital image technology is increasing nowadays. However, the use of image technology on surveillance cameras has not been optimally utilized. On the other hand, the various presence data monitoring systems that currently exist have  their  respective  advantages  and  disadvantages,  and  need  to  be  continuously  developed  so  as  to  facilitate  the  data processing. The student attendance system at STT Bandung is basically good but it is still not optimal. The process of collecting student  attendance  data  is  still  quite  time-consuming  and  still  allows  human  errors  to  occur  in  the  data  input  process. Therefore, the author intends to help overcome this by utilizing face recognition technology in an integrated presence process. LBPH ( Local Binary Pattern Histogram ) is currently the best method in face recognition technology because the detection and recognition process is relatively fast and has the highest level of accuracy when compared to other methods. After testing the resilience of the system from the results of the prototyping that was built, the results obtained with a success rate of 86.85%.
Keywords: Attendance System, Face Detection, Face Recognition, IP CCTV, Python.

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  citra  digital  kian  meningkat  saat  ini.  Namun,  pemanfaatan  teknologi  citra  pada  kamera  pengawas tersebut masih belum termanfaatkan secara optimal. Pada sisi lain berbagai sistem monitoring data presensi yang telah ada saat ini memiliki kekurangan dan kelebihan masing-masing, dan perlu untuk terus dikembangkan sehingga memudahkan dalam proses  pengolahan  datanya.  Sistem  presensi  mahasiswa  di  STT  Bandung  pada  dasarnya  sudah  bagus  namun  masih  dirasa kurang optimal. Proses pendataan presensi mahasiswa masih cukup memakan waktu dan masih memungkinkan terjadi human error dalam  proses  input  datanya.  Oleh  karena  itu  penulis  bermaksud  untuk  membantu  mengatasi  hal  tersebut  dengan memanfaatkan teknologi face recognition dalam proses presensi yang terintegrasi. LBPH ( Local Binary Pattern Histogram ) merupakan metode terbaik saat ini dalam teknologi face recognition dikarenakan proses pendeteksian dan pengenalan yang relatif  cepat  dan  tingkat  akurasi  yang  tertinggi  jika  dibandingkan  dengan  metode  yang  lain.  Setelah  dilakukan  pengujian ketahanan sistem dari hasil prototyping yang dibangun didapatkan hasil dengan tingkat keberhasilan sebesar 86.85%.
Kata kunci: Sistem Presensi, Pendeteksi Wajah, Pengenalan Wajah, Kamera Pengawas, Python .

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  citra  digital  kian  meningkat saat  ini.  Namun  pemanfaatan  teknologi  citra  pada kamera  pengawas  tersebut  masih  belum  termanfaatkan secara  optimal  [1].  Dari  segi  perangkat  lunak,  saat  ini penggunaan  teknologi  citra  digital face  recognition sedang  marak  bermunculan.  Seperti  penggunaan face recognition untuk membuka smartphone .
Pada sisi lain berbagai sistem monitoring data presensi yang  telah  ada  saat  ini  memiliki  kekurangan  dan kelebihan  masing-masing,  dan  perlu  untuk  terus dikembangkan  sehingga  memudahkan  dalam  proses pengolahan  datanya  [2].  Mekanisme  pertama  masih berupa  kertas  fisik  yang  rentan  rusak,  membutuhkan waktu yang relatif lama dan sulit dalam mengkalkulasi datanya. Mekanisme kedua berkembang menjadi sistem yang  tersimpan  dalam database .  Dalam  hal  kalkulasi
data memang jauh lebih cepat tapi proses input datanya harus  teliti  dan  masih  memakan  waktu  karena  diinput satu-persatu.  Mekanisme  terakhir  yaitu  menggunakan sidik  jari.  Sistem  ini  juga  masih  mempunyai  suatu kelemahan, yaitu pemindaian sidik jari orang hadir harus dilakukan secara bergiliran, tidak bisa dilakukan secara bersamaan sekaligus, sehingga seringkali menimbulkan antrian  yang  panjang.  Oleh  karena  itu  sistem  ini dianggap kurang efisien [2]. Selain itu output data sidik jari  juga  biasanya  terpisah  dengan database sehingga dibutuhkan  sinkronisasi  data  terlebih  dahulu  untuk mendapatkan  data  yang real  time .  Maka  dari  itu diperlukannya  pengembangan  sistem  presensi  yang lebih baik lagi.
Di sisi lain sistem presensi mahasiswa di Sekolah Tinggi Teknologi  (STT)  Bandung  sudah  berbasis  elektronik, data tersimpan di database pada sistem berbasis website . Dosen  melakukan  pengecekan  kehadiran  dengan  cara
memanggil  nama  mahasiswa  satu  persatu  lalu memberikan  status  presensi  di  sistem.  Hal  ini  sudah cukup  baik  namun  tidak  menutup  kemungkinan  sering kali  muncul  beberapa  permasalahan.  Proses  pendataan presensi  mahasiswa  cukup  memakan  waktu  karena mahasiswa  dipanggil  satu  persatu  dan  dibutuhkan ketelitian  dalam  mengisi  status  presensinya  sering  kali ada yang terlewat atau bahkan terjadi human-error pada pengisianya. Berdasarkan hasil observasi mandiri dari 5 kelas dengan rata-rata 30 mahasiswa di setiap kelasnya, bisa terjadi 5-7 komplain terhadap data presensi tersebut dalam  kurun  waktu  1  semester. Selain  itu  ada keterbatasan  manusia  yang  dimiliki  dosen  untuk mengingat  keseluruhan  nama  dan  wajah  mahasiswa khususnya pada lingkup kelas yang baru diampu.
Oleh  karena  itu  berdasarkan  pemaparan  di  atas  maka peneliti  bermaksud  membangun  sebuah  sistem  yang memanfaatkan  penerapan  teknologi face  recognition pada proses presensi mahasiswa di STT Bandung guna mengefektifkan  waktu  serta  mengurangi human  error . Pada  sisi frontend ,  input  data  gambar  atau  video  bisa diambil dari kamera pengawas yang terintegrasi dengan database di sisi server. Sisi backend bisa memonitoring dan mengelola data presensi mahasiswa dari hasil olah citra.  Metode  yang  digunakan  untuk face  recognition yaitu LBPH (Local Binary Pattern Histogtram) .
Sistem presensi dengan face recognition memang bukan hal  yang  baru,  namun  dari  hasil  studi  literatur  yang penulis lakukan, kebanyakan masih bersifat stand alone dan  masih  menggunakan  kamera  lokal (webcam). Keterbaruan  pada  penelitian  ini  adalah  sistem  presensi face recognition yang terintegrasi secara real-time yang menggunakan kamera eksternal (kamera pengawas / IP CCTV) sebagai  input  data  dengan  penggunaan  metode LBPH dengan proses yang relatif cepat dan akurasi yang tinggi.

## 2. Metode Penelitian
Bagian  ini  merupakan  pemaparan  mengenai  tahapan- tahapan  metode  penelitian  yang  digunakan  penulis  di penelitian ini.
Gambar 1. Metode Penelitian
2.1. Studi Literatur
Proses studi literatur dimulai dengan mencari referensi data  pustaka  yang  berkaitan  dengan face  recognition , teknologi  yang  digunakan,  perkembangannya  serta pemanfaatannya. Kegiatan ini berisi membaca, mencatat
dan  mengolah  data  penelitian  dari  beberapa  sumber referensi terkait.
Face  detection merupakan  teknologi  komputer  yang digunakan  beberapa  sistem  dan  atau  aplikasi  untuk mendeteksi  adanya  wajah  [3].  Keberhasilan  dari face detection memiliki tingkat pengaruh yang tinggi dalam performa  dan  kegunaan  dari  suatu  sistem  pengenalan wajah [4].
Face  recognition merupakan  pengembangan  dari teknologi face  detection dimana  teknologi  ini  dapat menghasilkan/ generate wajah  dari  hasil  tangkapan kamera dan melakukan deteksi persamaan wajah dengan data wajah yang diketahui komputer, sehingga komputer dapat  mengenali  dan  atau  mengetahui  keberadaan seseorang  [3]. Face  recognition dikategorikan  menjadi 3  kategori, yaitu verification, identification, dan watch [5].
OpenCV  (Open  Computer  Vision  Library) merupakan library perangkat  lunak open  source yang  memiliki lisensi BSD-licensed  product . OpenCV memiliki  lebih dari  2500  algoritma  yang  telah  di  optimasi  disediakan untuk  menangani  hal  mengenai  computer  vision  dan machine learning. Algoritma yang ada dapat digunakan untuk mendeteksi wajah, mengenali wajah, mengidentifikasi  objek,  dan  lain-lain.  Algoritma OpenCV untuk  pengenalan  wajah  sampai  pada  saat penelitian  ditulis,  telah  tersedia  tiga  algoritma pengenalan  wajah,  diantaranya Eigenface , Fisherface , dan Local Binary Pattern Histogram (LBPH) [6].
Visar  Shehu  dan  Agni  Dika  pernah  mencoba mengimplementasikan  konsep  yang  hampir  mirip dengan penelitian ini, kamera dipasang di ruangan kelas sebagai  inputan  data  citra  lalu  terhubung  dengan web - server [7].  Akan  tetapi  belum  adanya  bagian  yang memonitoring  dan  mengolah  data  presensi  tersebut, masih  berupa  verifikasi  data  pengenalan  wajah  saja. Selain  itu  ditemukan  kekurangan  dengan  penggunaan metode Eigen  Face jika  terdapat  sampel  wajah  yang mirip di dalam kelas.
Metode  lain  yang  digunakan  selain  itu  adalah penggunaan  gabungan  algoritma Eigen  Face dan Principal  Component  Analysis (PCA) [8].  Namun ternyata ditemukan bahwa PCA tergolong lambat untuk mengenali  wajah  serta  kerap  menghasilkan  data  yang kurang akurat.
Pendekatan  yang  lain  yaitu  dengan  menggabungkan metode HAAR Cascade dengan Eigen Face [9]. HAAR Cascade digunakan  sebagai  pendeteksi  wajah (face detection) sedangkan Eigen Face digunakan  sebagai pengenalan  wajahnya (face  recognition). Berdasarkan hasil akhir ternyata masih ditemukan kurang optimalnya sistem tersebut untuk mengidentifikasi wajah.
Selain  itu  terdapat  beberapa  metode  lain  yang  saat  ini sedang berkembang seperti Speeded Up Robust Feature (SURF),  Histogram  of  Oriented  Gradients  (HOG) dan
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 2 No. 1 (2021)
Local  Binary  Pattern  (LBP) [10].  Kortli,  Yasin.,  dkk melakukan penelitian membandingkan beberapa metode seperti CFs,  LBP,  HOG,  SIFT,  SURF dan BRIEF didapatkan hasil bahwa LBP merupakan metode terbaik saat  ini  dikarenakan  proses  pendeteksian  dan pengenalan yang relatif cepat dan tingkat akurasi yang tertinggi  jika  dibandingkan  dengan  metode  yang  lain [11].
Local Binary Pattern (LBP) diperkenalkan pertama kali pada tahun 1992 oleh Timo Ojala dan David Harwood di  Universitas  Maryland. Local  Binary  Pattern didefinisikan  sebagai  perbandingan  nilai  biner  piksel pada pusat gambar dengan 8 nilai piksel disekelilingnya [12]. LBP merupakan  metode  yang  terkenal  dalam mengenali  sebuah  objek.  Dalam  hal  ini,  cara  yang digunakan adalah membedakan objek dengan background [13].
Local Binary Pattern Histogtram (LBPH) adalah sebuah kombinasi  algoritma  antara LBP dengan Histogram  of Oriented  Gradients(HOG) [14]. LBPH merupakan penyempurnaan performa dari LBP dalam  proses face recognition .
Berikut  tahapan-tahapan  pada  algoritma Local  Binary Pattern Histogram (LBPH) [15]:
1 . Parameters
LBPS memiliki  4  parameter  yaitu radius,  neighbors, grid x dan grid y . Radius digunakan untuk membentuk circular  LBP biasanya  direpresentasikan  dengan  area lingkaran  dengan  jari-jari  yang  terdapat pixel inti  di bagian tengahnya, besar radius ini secara default bernilai 1. Neighbors adalah  jumlah  titik  sampel pixel yang dibutuhkan  untuk  membuat circular LBP ,  biasanya bernilai default 8. grid X adalah  jumlah  sel pixel horizontal sedangkan grid Y untuk yang vertikal.

## 2. Training The Algorithm
Algoritma  hari  di training tujuannya  agar  proses face recognition kian  terus  membaik.  Proses training dilakukan dengan cara membaca dataset dan dibuatkan model training .  Pada  proses  ini  perlu  dilakukan pemberian Id untuk  masing-masing dataset agar memudahkan pada proses pengenalan wajah.

## 3. Applying The LBP Operation
Langkah  komputasi  dari LBPH dengan  membuat gambar  menengah  yang  akan  mengambarkan  gambar asli  dengan  cara  yang  lebih  baik  dalam  menangani karakteristik  wajah.  Proses  ini  dilakukan  dengan menggunakan  konsep sliding window ,  berdasarkan parameter radius dan neighbors .
Pada  gambar  2,  dapat  dilihat  proses  pembuatan  nilai LBP  yang  diambil  di  setiap pixel berukuran  3x3  pada gambar yang sudah dilakukan grayscale terlebih dahulu. Nilai yang tertulis di pixel merepresentasikan intensitas cahaya  dengan  rentang  0  –  255.  Kemudian  nilai  pada piksel  yang  di  tengah  akan  menjadi  ambang  batas.
Ambang  batas  ini  akan  menentukan  8  nilai  piksel  lain disekelilingnya. Jika nilai piksel di sekitarnya lebih dari nilai  ambang  batas,  akan  diubah  menjadi  satu, sedangkan  jika  kurang  dari  nilai  ambang  batas  akan diubah  menjadi  0.  Setelah  proses  selesai  maka  semua nilai pada window 3x3 itu adalah nilai biner. Nilai biner ini akan disusun searah jarum jam untuk dikonversikan menjadi  nilai  desimal.  Nilai  desimal  akan  menjadi ambang  batas  pada  gambar  baru  yang  akan  dibentuk. Proses ini akan dilakukan secara berulang hingga semua piksel  pada  gambar  asli  dikonversi  dan  membentuk gambar  baru  yang  merepresentasikan  karakterristik wajah yang lebih baik dari pada gambar asli.
Gambar 2. LBP Operations[15]

## 4. Extracting The Histograms
Pada tahapan ini, gambar yang sudah di buat generated akan dibuatkan menjadi beberapa grid yaitu grid x dan grid y. Gambar 3 menunjukan proses perubahan gambar grayscale diproses LBP hingga  menjadi histogram . Karena gambar adalah hasil grayscale , maka histogram hanya memiliki 256 posisi (0  – 255). Setiap histogram dataset akan digabungkan untuk membentuk histogram baru  yang  lebih  besar,  dimana histogram ini  akan mewakili karakteristik gambar asli.
Gambar 3. Proses Ekstrak Histogram[15]

## 5. Performing The Face Recognition
Pada  tahapan  ini  setelah  proses training algoritma selesai dan setiap histogram yang dibuat sudah mewakili setiap  gambar  di dataset .  Langkah  berikutnya  adalah memberikan input data  gambar  uji  yang  harus  melalui semua proses di tahapan sebelumnya lalu dibandingkan nilai kedekatannya dengan setiap histogram dari dataset hasil training .  Dari  hasil  perbandingan  tersebut  akan menghasilkan Id dari histogram yang paling mendekati dengan  gambar  uji. Selain  itu  algoritma  ini  juga  akan mengembalikan nilai confidence untuk menentukan nilai ambang  batas  kedekatan histogram .  Dengan  adanya nilai confidence tersebut maka jika ada gambar ji yang tidak  dikenali  maka  algoritma  akan  mengembalikan nilai Id yang paling mendekati gambar uji.
2.2. Analisis Sistem Yang Berjalan
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  untuk  menganalisis proses  presensi  yang  sedang  berjalan  saat  ini  di  STT Bandung.  Mengidentifikasi  permasalahannya,  alur
sistemnya dan keterlibatan pihak didalamnya. Hasil dari analisis tersebut akan dijadikan bahan acuan kebutuhan sistem yang akan dibangun.

## Gambar 4. Alur Presensi Yang Sedang Berjalan
Pada  sistem  yang  sedang  berjalan  ini  pada  dasarnya sudah berjalan dengan baik namun tahapan yang harus dilakukan  masih  terbilang  cukup  banyak  dan  tidak otomatis  sesuai  dengan  jadwal  yang  sudah  ditentukan. Penyimpanan data presensi ke sistem dalam alur normal hanya bisa dilakukan sekali dan harus menunggu semua mahasiswa masuk ke kelas. Biasanya presensi dilakukan di  akhir  jam  pelajaran  dan  rata-rata  memakan  waktu kurang lebih 10-15 menit. Bila terjadi kasus mahasiswa yang  surat  keterangan  izin  dan  sakit  nya  menyusul  di kemudian  hari,  maka  akses  untuk  mengubah  status mahasiswa  tersebut  dilakukan  oleh  pihak  akademik dengan melihat bukti fisik yang dilampirkan.
2.3. Analisis Kebutuhan Sistem
Tahapan  ini  terbagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  analisis kebutuhan  perangkat  lunak  dan  analisis  kebutuhan perangkat  keras.  Analisis  kebutuhan  perangkat  lunak merupakan kebutuhan perangkat lunak yang diperlukan untuk  dijadikan  acuan  sistem  yang  dibangun  agar berjalan.
Berikut ini adalah spesifikasi minimum perangkat lunak yang  digunakan  dalam  membangun  sistem  presensi yang diajukan.

## Tabel  1.Tabel  Kebutuhan Perangkat Lunak
Device Software Server Python Ver.3 Firebase Storage Firebase Database OpenCV Client OS Windows/Linux/Mac
Berikut ini adalah spesifikasi minimum perangkat keras yang  digunakan  dalam  membangun  sistem  presensi yang diajukan.

## Tabel  2.Tabel  Kebutuhan Perangkat Keras
Device Software IP CCTV Wireless:  WiFi  802.11 b/g/n Connection: Wireless Network Protocol:  DHCP,  HTTP, P2P, UDP, RTSP Video Resolution: 1080P Client RAM 4GB Hardisk Space 1GB

## 2.4. Perancangan Sistem
Tahapan  ini  merupakan  proses  perancangan  sistem presensi dengan face recognition .
Gambar 5. Use Case Sistem Presensi Usulan
Fungsional  sistem  yang  diusulkan  meliputi  beberapa aktor  yang  terlibat  seperti  dosen,  mahasiswa  dan akademik.  Berikut  pemaparan  fungsionalnya  :  Dosen memiliki akses untuk mengaktifkan dan menonaktifkan mode presensi wajah yang terkoneksi dengan IP CCTV di dalam ruangan kelas. Tentu saja diawali dengan login dan  akses  credensial  pada  umumnya.  Jika  mode diaktifkan  maka  pendeteksian  dan  pengenalan  wajah sudah  berlangsung.  Mahasiswa  memiliki  akses  untuk mengisi data training wajah di sistem. Mahasiswa akan mengisi data berupa beberapa sampel foto wajah secara langsung yang ditangkan oleh sistem sebagai bahan uji pengenalan  wajah.  Hal  ini  bisa  diperbaharui  jika diperlukan.  Ketika  mode  presensi  diaktifkan  maka mahasiswa  akan  terlibat  dalam  proses  pengecekan  dan pengenalan  wajah  di  sistem.  Wajah  yang  sudah  dicek dan  dikenali  akan  tersimpan  otomatis  satu  kali  setiap pertemuan  di  database  presensi.  Akademik  memiliki akses untuk melakukan rekap data presensi sesuai yang dibutuhkan,  baik  per-kelas  maupun  per-mata  kuliah. Selain itu akademik juga memiliki pengelolaan manual data  presensi  untuk  mengubah  status  presensi mahasiswa jika terjadi kasus surat keterangan izin/sakit yang menyusul.

## Gambar 6. Proses Presensi Usulan
Dosen  mengaktifkan  mode  presensi  kelas  yang terkoneksi  dengan IP  CCTV ruangan  kelas.  Sistem otomatis membaca kesesuaian jadwal dan kelas sambil melakukan  pendeteksian  dan  pengenalan  presensi wajah.  Wajah  yang  berhasil  terdeteksi  akan  disimpan otomatis pada sistem sesuai KBM yang berlangsung
2.5. Implementasi Dan Pengujian
Tahapan ini merupakan tahapan implementasi rancangan  ke  dalam  bentuk  code  dengan  Bahasa pemrograman Python .  Setelah  tahapan  implementasi rampung,  maka  tahapan  berikutnya  adalah  pengujian kerentanan  sistem.  Hasil  uji  akan  dijadikan  dasar evaluasi keberhasilan sistem yang dikembangkan.
Pada gambar 7, algoritma sistem yg dibangun meliputi 4 tahapan utama yaitu : Pertama pengecekan jadwal KBM, jika  sesuaikan  dilanjutkan  ke  tahapan  kedua  yaitu pendeteksian  wajah  dari  IP  CCTV.  Tahapan  ketiga adalah tahapan mengenali objeknya dan tahapan terakhir adalah proses input data presensi. Proses ini akan terus dilakukan selama KBM berlangsung.
Gambar 7. Algoritma Sistem Presensi

## Gambar 8. Arsiterktur Sistem
Pada gambar 8, merupakan pemaparan arsitektur sistem yang  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  bagian client/frontend dengan bagian server/backend .
Pada  gambar  9,  menjelaskan  mengenai  struktur database dan  relasi  tabel  dari  sistem  presensi  yang dikembangkan.
Gambar 9. Skema Database

## 2.6. Kesimpulan
Penarikan  kesimpulan  diambil  berdasarkan  tujuan penelitian  yang  dikorelasikan  dengan  hasil  capaian penelitian.  Keberhasilan  tujuan  yang  dicapai  akan dijadikan  tolak  ukur  nilai  penerapan  sistem  yang dikembangkan.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Pada  bagian  ini  akan  dipaparkan  mengenai  hasil pengujian sistem dan pembahasannya. Pengujian sistem dibagi  menjadi  dua  bagian,  pertama  pengujian  dengan data real dan  kedua  berasal  dari Google  Facial Expression  Comparison  Datasheet  (FEC  Datasheet) [16].
Pengujian dilakukan atas 30 responden yang terdiri dari 18 laki-laki dan 12 perempuan. Tabel 3 adalah hasil dari pengujian  yang  dilakukan.  Percobaan  ini  dilakukan sebanyak 5 iterasi di setiap jenis pengujian.
Tabel 3. Tabel  Pengujian Face Recognition (Real) Jenis Pengujian Dikenali Tidak Dikenali Tingkat Sukses Tingkat Gagal Cahaya - Terang 138 12 90% 10% - Redup 132 18 Posisi - Miring 120 30 83% 17% - Lurus 129 21 Ekspresi - Tersenyum 129 21 87% 13% - Datar 132 18 Jarak - 100-250cm 136 14 87% 13% - 300-500cm 125 25 Atribut
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 2 No. 1 (2021)
- Penutup Kepala 128 22 85% 15% - Kacamata 127 23 Validitas 86.4% 13.6%
Didapatkan  hasil  validitas  data  dengan  tingkat keberhasilan sebesar 86.4%.
Pengujian  kedua  menggunakan  data (FEC  Datasheet) . Total  wajah  yang  dimiliki  oleh FEC  Datasheet ini sebanyak 155,943. Namun pada pengujian kali ini yang digunakan  hanya  32,  64  dan  128  dengan  jumlah data training 100.
Tabel 4. Tabel  Pengujian Face Recognition (FEC Datasheet)
Jumlah Image Dikenali Tidak Dikenali Error Debug Tingkat Sukses Tingkat Gagal 32 28 3 1 90% 10% 64 55 8 1 87% 13% 128 108 19 1 85% 15% Validitas 87.3 % 12.7%
Didapatkan hasil presentase tingkat keberhasilan sebesar 87.3% dengan 3 iterasi pengambilan data dengan jumlah image yang berbeda.
Jika tingkat keberhasilan dari kedua pengujian tersebut diambil rata-ratanya maka akan didapatkan hasil dengan tingkat keberhasilan sebesar 86.85%. Sedangkat tingkat kegagalannya sebesar 13.15%.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  dari  hasil  pengujian  diatas  dapat disimpulkan  dengan  hasil  86.85%  proses  pengenalan wajah untuk sistem presensi ini dapat dinyatakan sangat baik.
Namun  jika  dilihat  dari  tingkat  kegagalannya  yang masih menyentuh data 13.15% maka dari hasil evaluasi didapatkan penyebab terbesar adalah data training/sample yang  dijadikan datasheet yang  kurang jelas  gambarnya.  Pengambilan  data  tersebut  harus dilakukan  dengan  baik  agar  proses  pengenalan  dapat berfungsi  optimal.  Pengambilan data training harus jelas  dalam  berbagai  posisi,  ekspresi  maupun  cahaya dengan  pengambilan  data  training  maksimum  100  cm. Selain  itu,  disarankan  akan  lebih  baik  jika  dapat melakukan koneksi otomatis ke IP CCTV terdekat untuk
menghindari  salah  sambung koneksi  dan memudahkan proses presensi.

## Daftar Rujukan
[1] Firdaus,  M.I.,  Ridho,  I.I.,  2016.  Aplikasi  Pendeteksi  Wajah Menggunakan Metode Haar. Media Sains , 9 (1). pp.27-31.
[2] Suheri, 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). pp.9-15.
[3] Luisan  W.A.,  Steven  R.S.,  Alwin  M.S.,  2017.  Implementasi Algoritma Pengenalan Wajah Untuk Mendeteksi Visual Hacking. E-Journal Teknik Informatika . 11 (1).
[4] Chi Ho Chan, 2008. Multi-scale Local Binary Pattern Histogram for  Face  Recognition, School  of  Electronics  and  Physical Sciences, University of Surrey, Guildford, Surrey .
[5] Chakka M., Venugopal P., 2016. Face Detection and Recognition Using  LBPH. International  Journal  of  Engineering  Sciences  & Research Technology (IJERST) , 5 (3). pp.10-16.
[6] OpenCV, 2020. About. [Online] (Updated 15 Jun 2020). Tersedia di : http://opencv.org/about.html. [Accessed 18 Sep 2020].
[7] Shehu, V., Dika, Agni., 2010. Using Real Time Computer Vision Algorithms in Automatic Attendance Management Systems. 32nd International  Conference  on  Information  Technology  Interfaces (ITI) . Cavtat, Croatia, 21-24 Jun 2010. IEEE : Croatia.
[8] Wagh, P., Thakare, R., Chaudhari, J., Patil, S., 2015. Attendance System Based On Face Recognition Using Eigen Face And PCA Algorithms. International  Conference  on  Green  Computing  and Internet of Things (ICGCIoT) . 1. pp.303-308.
[9] Fuzail,  M.,  Muhammad,  H.,  Nouman,  F.,  2014.  Face  Detection System for Attendance of Class Students. International Journal of Multidisciplinary Science and Engineering , 5 (4). pp. 6-10.
[10] Shafiqul, M., Mahmud, A., Papeya, A.A., Onny, I.S., 2017. Real Time Classroom Attendance Management System. Department of Computer Science and Engineering. BRAC University .
[11] Kortli, Yassin., Jridi, Maher., Al Falou, Ayman., Atri, Mohamed., 2018. A Comparative Study of CFs, LBP, HOG, SIFT, SURF, and BRIEF  Techniques  for  Face  Recognition. Proc.  SPIE  10649,
Pattern Recognition and Tracking XXIX . 10649.
[12] M.P.  Inen.,  M.  Pietikäinen.,  A.  Hadid.,  G.  Zhao.,  T.  Ahonen., 2011. Computer Vision Using Local Binary Patterns . Springer.
[13] M. S. Karis., N. R. A. Razif., N. M. Ali., M. A. Rosli., M. S. M. Aras.,  M.  M.  Ghazaly.,  2016.  Local  Binary  Pattern  (LBP)  with application  to  variant  object  detection:  A  survey  and  method. IEEE  12th  Int.  Colloq.  Signal  Process.  its  Appl.  CSPA  2016, March . pp. 221–226.
[14] F. Deeba., A. Ahmed., H. Memon., F. A. Dharejo., A. Ghaffar., 2019.  LBPH-based  enhanced  real-time  face  recognition. Int.  J. Adv. Comput. Sci. Appl ., 10 (5). pp.274–280.
[15] Hanuebi, A., Sompie, S., Kambey, F., 2019.  Aplikasi Pengenalan Wajah  Untuk  Membuka  Pintu  Berbasis  Raspberry  Pi. Jurnal Teknik Informatika., 14 (2). pp.243-252.
[16] R  Vemulapalli,  A  Agarwala.,  2018.  A  Compact  Embedding  for Facial Expression Similarity. CoRR , abs/1811
[17]