## Deteksi Wajah untuk Presensi Menggunakan Facial Landmark
Zulkhairi 1 , Rodhiyah Mardhiyyah 2* , RR Hajar Puji Sejati 3 Adam Sekti Aji 4
1 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Nahdlatul Ulama Yogyakarta
2 Program Studi Teknik Komputer, Universitas Teknologi Yogyakarta
3 Program Studi Informatika Medis, Universitas Teknologi Yogyakarta
4 Program Studi Informatika, Universitas Teknologi Yogyakarta Zulkhairi.jr@unu-jogja.ac.id 1 , rodhiyah@staff.uty.ac.id 2 , hajarsejati@gmail.com 3 , adamaji@staff.uty.ac.id 4

## Abstrak
Virus covid-19 merupakan virus yang mudah menyebar. Penyebaran virus covid-19 tersebut dapat ter- jadi  melalui  adanya  kontak  secara  langsung  maupun  tidak  langsung.  Salah  satu  media  yang  dapat menularkan virus covid di area perkantoran adalah mesin presensi atau fingerprint karena alat tersebut digunakan  secara  bersama-sama.  Data  presensi  merupakan  salah  satu  data  yang  dapat  digunakan  se- bagai indikator dalam melihat kinerja karyawan. Guna mengurangi resiko penyebaran virus covid-19, presensi dapat dilakukan dengan melakukan deteksi wajah. Sistem deteksi wajah menggunakan facial landmark  sebagai  penanda  area  wajah  yang  disebut  facial  landmark  points.  Saat  sistem  berhasil mendeteksi wajah maka selanjutnya pengguna dapat melakukan konfirmasi pada sistem sehingga sis- tem  akan  melakukan  pencatatan  data  waktu  presensi.  Hasil  pengujian  pada  sistem  ini  adalah  sistem dapat mendeteksi wajah pada saat wajah tidak mengenakan masker.
Kata kunci: deteksi wajah, dlib, facial landmark , presensi.

## Abstract
The Covid-19 virus is easily spread by direct contact with other people or not. One of the media that can  transmit  the  covid  virus  in  the  office  area  is  a  fingerprint  machine  because  the  tool  is  used together. Presence data is one of the data that can be used to see employee performance. To reduce the risk of spreading the COVID-19 virus, attendance can be done by performing face detection. The face detection system uses facial landmarks as markers of facial areas called facial landmark points. When the system successfully detects a face, the user can then confirm the system so that the system will record attendance time data. The result of testing on this system is that the system can detect faces when the face is not wearing a mask.
Keywords: dlib, face detection, facial landmark, presence.

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi  covid  dinyatakan  oleh  Organisasi kesehatan  dunia  (WHO)  pada  11  Maret  2020 (Dzulfaroh and Wedhaswary 2021). Kasus virus corona  yang  muncul  pertama  kali  di  Propinsi Wuhan,  China  ini  berkembang  dengan  sangat cepat  sehingga  virus  ini  mudah  menular  ke berbagai  negara  termasuk  Indonesia  (Mona 2020).  Jumlah  kasus  Covid-19  di  dunia  pada tanggal  24  Oktober  2020  mencapai  41  juta dengan  kasus  tertinggi  di  Amerika  sebanyak 8,54  juta  diikuti  India  sebanyak  7,81  juta.  Se- dangkan di Indonesia kasusnya mencapai 382 ri- bu  dengan  kasus  tertingi  di  Jakarta  sebanyak 99.158  kasus.  Virus  Covid-19  ini  dapat  menye-
bar salah satunya melalui sentuhan dengan orang lain  baik  bersentuhan  secara  langsung  seperti berjabat  tangan  maupun  melalui  secara  tidak langsung  dengan  cara  menggunakan  sarana  dan prasarana  public  secara  bersama-sama.  Mengu- rangi kontak baik secara langsung maupun tidak langsung  dapat  mengurangi  resiko  penyebaran virus  Covid-19.    Pada  beberapa  daerah,  per- kantoran menjadi klaster baru dalam penyebaran virus  Covid-19.  Di  Jakarta,  klaster  perkantoran setidaknya terdapat 1.334 kasus Covid-19. Salah satu  media  penularannya  adalah  melalui  media presensi fingerprint (Septiadi and Alfarizi 2020). Fingerprint menjadi salah satu media penyebaran virus  covid-19  karena  terjadi  sentuhan  secara tidak  langsung  antara  pembawa  virus  Covid-19
yang  menyentuh  mesin  presensi  fingerprint dengan  orang  lain  yang  juga  menyentuh  benda yang  sudah  terpapar  oleh  virus  covid-19  pada saat melakukan presensi melalui sidik jari. Akan tetapi  sebuah  perusahaan  memerlukan  data  ke- hadiran  karyawan  karena  data  presensi  dapat digunakan  untuk  mengetahui  kehadiran  karya- wan  dan  berbagai  keperluan,  salah  satunya  ada- lah  untuk  pendataan  kehadiran  dan  pembayaran gaji  karyawan (Husain,  Prastian,  and  Ramadhan 2017;  Yusuf  and  Afandi  2020).  Sistem  presensi menjadi dapat menjadi salah satu variabel dalam penilaian  kedisiplinan.  Presensi  dapat  dilakukan menggunakan  biometric  dengan  memanfaatkan perangkat sebagai media scanning berupa berupa kamera digital atau webcam. Hasil scanning ter- sebut  kemudian  dibandingkan  dengan  citra wajah yang sebelumnya disimpan pada basisdata (Wiryadinata et al. 2017). Mengingat pentingnya adanya  presensi  maka  perlunya  solusi  atas  per- masalahan  tersebut  sehingga  perusahaan  tetap dapat  menerapkan  presensi  tanpa  khawatir  ter- jadinya penyebaran Covid-19 melalui media pre- sensi  yaitu  dengan  mengubah  metode  presensi dengan  konsep  touchless  atau  presensi  tanpa menyentuh  perangkat.  Gambar  atau  video belakangan  banyak  menjadi  objek  penelitian. Pada gambar ataupun video dapat dilakukan de- teksi wajah menggunakan fitur deteksi wajah se- hingga  dapat  diketahui  keberadaan  manusia maupun objek yang berada pada wajah.
Sistem  pengenalan  wajah  dapat  dilakukan  me- lalui  pengenalan  retina  mata,  iris,  maupun  sidik jari dengan cara meletakkan anggota tubuh pada alat  deteksi.  Sistem  pengenalan  tersebut  dapat dilakukan  menggunakan  kamera  dari  jarak  jauh (Dwi Astari, Hidayat, and Aulia 2015). Penggu- aan  kamera  bukan  lagi  sebagai  alat  multimedia namun  bisa  digunakan  untuk  melakukan deteksi wajah.  Namun,  agar  kamera  dapat  mengenali wajah  dengan  baik,  kamera  harus  memiliki  ke- cepatan  perekaman  gambar  yang  baik  dan  tepat (Pradana, Paulus, and Setiana 2016).
Identifikasi wajah dapat dilakukan menggunakan jaringan  saraf  tiruan.  Salah  satu  metode  populer dengan  akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  machine  learning  yaitu  teknologi  deep learning  (Hasma  and  Silfianti  2018;  Yanti Liliana and Arif Rahman 2013). Kegunaan deep learning  pada  pengenalan  wajah  (face  recogni- tion)  menjadikan  teknologi  ini  dapat  dimanfaat- kan  pada  berbagai  aspek,  salah  satunya digunakan  sebagai  presensi  menggunakan  de- teksi wajah. Pemanfaatan deteksi wajah
menggunakan  deep  learning  dapat  dijadikan  se- buah solusi atas permasalahan resiko penyebaran virus  Covid-19  melalui  media  presensi  finger- print.  Adapun  cara  kerja  presensi  deteksi  wajah adalah kamera atau webcam melakukan pengambilan  citra  wajah  kemudian  pada  citra wajah  tersebut  dilakukan  pengenalan  atau  pen- cocokan citra menggunakan library face recogni- tion dengan metode deep learning. Bahasa pem- rograman yang digunakan adalah Bahasa Python dimana  Bahasa  python  ini  memiliki  tools  pen- dukung untuk melakukan proses deteksi citra.

## 2. METODE
Kajian hasil studi pustaka dari berbagai literatur. berguna  sebagai  sumber  referensi  mengenai gambaran  umum  permasalahan,  metode  yang digunakan,  serta  kebutuhan  sebagai  bagian  dari solusi  permasalahan  untuk  mengidentifikasi kebutuhan.  Pada  penelitian  Kevin  and  Suwarno (2020) menyatakan library yang umum digunakan untuk pengenalan wajah adalah  Dlib (CNN dan HoG) dan OpenCV (DNN dan HAAR Cancades)  dimana  penelitian  tersebut  menun- jukkan  bahwa  algoritma  DNN  dan  CNN  meru- pakan  algoritma  yang  lebih  fleksibel  dalam mendeteksi wajah. Hasil akurasi terbaik menurut Kevin  and  Suwarno  (2020)  didapatkan  pada metode  DNN  dengan  akurasi  82%  sedangkan tingkat  akurasi  yang  didapatkan  Endrianti,  dkk (2018)  adalah  Metode  Convulutional  Neural Network (CNN) dengan tingkat akurasi 93,33%. Metode  lain  yang  dapat  digunakan  untuk  mem- bangun  sistem  deteksi  wajah  adalah  dengan Mathematical  Transform  dan  Neural  Network. Metode  tersebut  dapat  diimplementasikan  pada proses ekstraksi fitur dengan algoritma Principal Component  Analysis  (PCA)  dimana  hasil ekstraksi tersebut akan menjadi input pada pros- es  klasifikasi  dengan  metode  Neural  Network dengan  algoritma  Backpropagation  (J,  Hamdi, and A 2013).
Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  rancangan sistem  pengenalan  wajah  yang  merupakan  im- plementasi  teknologi  Face  Recognition.  Dimana penerapan ini merupakan bagian dari pemanfaa- tan  teknik  biometrik.  Proses  dalam  sistem  ini menggunakan  library  Dlib  dan  bahasa  python sebagai  algoritmanya.  Face  Recognition  meru- pakan  salah  satu  teknik  pengenalan  wajah dengan  cara  melakukan  konversi  foto,  sketsa, maupun  video  menjadi  serangkaian  angka kemudian  membandingkan  dengan  rangkaian
angka  lain  yang  sudah  dikenali  sebelumnya (Wiryadinata et al. 2016).
Gambar  1. Facial Landmark Points
Dlib  dapat  digunakan  untuk  melakukan  deteksi pada  area  wajah  menggunakan  metode  facial landmark.  Metode  deteksi  yang  dilakukan dengan menyesuaikan titik facial landmark yang telah  ditentukan  (Sejati  and  Mardhiyyah  2021). Di  dalam  sistem  ini  bekerja  dengan  cara mengenali  wajah  melalui  pelatihan  ( training ) sebelumnya  dengan  presentase  kemiripan  yang diambil.  Dalam  melakukan  penelitian  ini menggunakan  Facial  Landmark  points  seperti pada Gambar 1. Adapun langkah yang dilakukan seperti pada Gambar 2.
Gambar  2.  Langkah penelitian
a. Analisis Masalah
Melakukan  analisis  terhadap  hasil  studi pustaka dari berbagai literatur. WHO menya- takan  status  Covid-19  menjadi  pandemic global  (Mona  2020).  Penyebaran  virus Covid-19  salah  satunya  adalah  melalui  sen- tuhan  dengan  orang  lain  baik  bersentuhan secara langsung seperti berjabat tangan mau- pun  melalui  sentuhan  tidak  langsung  seperti penggunaan sarana dan prasarana secara ber- sama-sama  salah  satu  media  penularannya adalah  melalui  media  presensi  fingerprint  di perkantoran (Septiadi and Alfarizi 2020). Di
sisi lain, data presensi dapat digunakan untuk mengetahui kehadiran karyawan dan berbagai  keperluan  lain  seperti  pembayaran gaji karyawan (Husain et al. 2017; Yusuf and Afandi 2020).
b. Identifikasi Kebutuhan Sistem
Metode  ini  untuk  mengidentifikasi  beberapa kebutuhan dasar dari system baik kebutuhan fungsional maupun kebutuhan non fungsion- al  dan  mempelajari  teknik  yang  diperlukan untuk pengembangan sistem.
Penelitian  Putera,    dkk.  (2020)  membangun aplikasi presensi menggunakan Dlib.
Fungsionalitas  dari  aplikasi  yang  dibangun berupa  modul  Login,  Daftar  Wajah,  Ke- hadiran,  Clock  In/Out  serta  Profil.  Aplikasi tersebut  bekerja  dengan  tingkat  kecepatan pemrosesan gambar rata-rata 1,2 detik.
Berdasarkan kajian hasil penelitian terdahulu maka  didapatkan  kebutuhan  penelitian  ini adalah  sistem  dapat  melakukan  deteksi wajah  dengan  sesuai,  sistem  dibangun menggunakan  Graphical  User  Interface (GUI)  dimana  GUI  digunakan  untuk mendeteksi wajah dengan baik saat pengguna menggunakan masker. Untuk membuat rancangan sistem pengenalan  wajah  diperlukan  beberapa perangkat  baik  hardware  maupun  software. Hardware  yang  dibutuhkan  untuk  mem- bangun  sistem  presensi  ini  adalah  perangkat komputer  untuk  melakukan  pengolahan  data dan  penyimpanan  data,  sebuah  kamera  atau webcam  yang  digunakan  untuk  melakukan proses  deteksi  wajah.  Untuk  pembuatan perangkat lunak dibutuhkan sebuah software pendukung bernama Pycharm dengan bahasa Python.
Selain  kebutuhan  hardware  dan  software  ju- ga  diperlukan  dataset  yang  berisi  data  per- sonal atau karyawan. Data set ini berupa in- formasi identitas karyawan termasuk gambar wajah  dari  karyawan  tersebut.  Data  set  ini digunakan untuk melakukan pencocokan da- ta  wajah  yang  dideteksi  dengan  data  yang terdapat di dataset.
c. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  merupakan  tahap  peng- gambaran  bagaimana  sistem  dibangun  ber- dasarkan  kebutuhan  sistem  yang  telah  teri- dentifikasi. Aktivitas yang dilakukan melipu- ti  desain  arsitektur  prototype,  desain  input
dan  output  serta  desain  prosedur  pemecahan masalah. Desain arsitektur terdiri dari proses perancangan  perangkat  keras  dan  perangkat lunak.  Keluaran  dari  tahapan  ini  adalah berupa  blueprint  arsitektur  system,  skenario input  dan  output  serta  skenario  alur  proses sistem.
Perancangan  data  yang  dilakukan  meliputi penentuan  jenis  file  yang  digunakan  dan  lo- kasi  penyimpanan  dari  file.  Data  yang  di- maksudkan  adalah  data  yang  berperan  se- bagai  datasheet  wajah  sebagai  bentuk  train- ing  sistem.  Jenis  data  input  tersebut  berupa gambar atau image berekstensi .JPG. Ilustra- si dataset yang digunakan oleh sistem seperti pada Gambar 3.
Gambar  3. Dataset
Gambar  wajah  diambil  dengan  beberapa  ja- rak  dan  pose.  Gambar  wajah  yang  tidak  se- jajar  kemudian  dilakukan  proses  alignment dengan bantuan dari library dlib yang mem- iliki  fitur  titik-titik  sebagai  penanda  area wajah dengan dengan 128 point. Adapun  ti- tik  yang  digunakan  untuk  melakukan  proses alignment  ini  adalah  5  titik  sebagai  penanda wajah  (facial  landmark)  yaitu  dua  titik  di mata kanan, dua titik dimata kiri, dan satu ti- tik  di  hidung.  Proses  ini  dilakukan  untuk menyejajarkan area wajah.
d. Pembangunan Sistem
Merupakan  aktivitas  penerapan  prototype system  baik  secara  hardware  maupun  soft- ware berdasarkan hasil dari perancangan sys- tem. Pembangunan system ini menghasilkan prototype  system  presensi menggunakan  de- teksi  wajah.  Kumpulan  data  ekstraksi  gam- bar  diletakkan  pada  sub  folder  yang  berlo- kasi bersamaan dengan folder sistem. Sistem akan mengambil dan membaca data tersebut dari  facial  landmark  128  titik  vector  wajah,
hasil  baca  tersebut  dianggap  sebagai  data latihan  oleh  sistem.  Kemudian  saat  sistem mendeteksi  wajah  secara  realtime  sistem  ju- ga  akan  membaca  titik  wajah  pada  object dengan facial landmark 128 titik. Setelah sis- tem  berhasil  membaca  data  latihan  dan  data realtime  maka  akan  dilakukan  pencocokan. Tingkat  kemiripan  melalui  titik  wajah  terse- but  yang  akan  menentukan  apakah  data  ter- sebut dikenali atau tidak.
e. Pengujian Sistem
Pengujian system meliputi pengujian perangkat  input  yaitu  perekaman  wajah menggunakan  media  kamera  atau  webcam, pengujian  program  dan  output  yaitu  kes- esuaian  deteksi  wajah  dengan  data  yang  ter- dapat  pada  data  sheet  serta  tingkat  akurasi pengenalan wajah.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Alur Sistem
Sistem  presensi  deteksi  wajah  dibangun  dengan alur  yang  tersturuktur  dan  berurutan  dimana secara umum alur sistem dimulai dengan sistem membaca dataset yang sudah tersimpan. Selanjutnya  dilakukan  sebuah  training  data terhadap  dataset  tersbut.  Pada  saat  kamera  atau webcam  mendeteksi  wajah  maka  sistem  akan melakukan pencocokan data dengan dataset. Jika hasil wajah yang dideteksi sesuai dengan dataset yang  ada  maka  sistem  akan  melakukan  proses perekaman  data.  Adapun  alur  kerja  dari  sistem presensi adalah seperti pada Gambar 4.
Gambar  4. Diagram alir sistem
a. Wajah  tersimpan  merupakan  input  atau masukan  yang  disimpan  pada  sub  folder sebagai  datasheet.  Wajah  tersebut  berfungsi sebagai  media  latih  ( training )  untuk  sistem. Nama  image  tersebut  disimpan  sesuai dengan  nama  yang  digunakan  objek  untuk presensi.
b. Wajah  yang  telah  tersimpan  pada  database diambil  dan  dibaca  kemudian  sistem  akan mencari facial landmark yang berjumlah 128 titik,  kemudian  menyimpan  hasil  tersebut sebagai  pendeteksi  kemiripan  pada  wajah. Output  dari  proses  ini  adalah  berupa  nama dari  image.  Hasil  pembacaan  titik  wajah seperti pada Gambar 5.
Gambar  5. Pembacaan titik wajah
c. Dalam proses pendeteksian wajah dilakukan secara  realtime,  proses  ini  membutuhkan webcam  untuk  merekam  wajah.  Proses perekaman  wajah  dapat  dilakukan  dari beberapa  angel  yaitu  sisi  depan,sisi  kanan, dan sisi kiri.
d. Proses  pencocokan  wajah  dilakukan  ketika wajah yang terekam sudah masuk ke sistem, kemudian  sistem  mencocokkan  tingkat kemiripan  facial  landmark  berdasarkan database  wajah  yang  tersimpan.  Proses  ini menggunakan metode deep learning.
Pencocokan  wajah  merupakan  kondisi  yang memungkinkan apakah wajah tersebut cocok atau tidak. Percabangan ini memberi peluang untuk sistem terus melakukan proses. Ketika cocok  maka  akan  mengeluarkan  output berupa  nama  image  yang  terbaca  dan  akan lanjut  ke  proses  presensi.  Namun,  ketika wajah  tidak  cocok  maka  akan  kembali  ke proses deteksi wajah.
e. Setelah  melakukan  pengujian  data  terbaca dan  data  tersimpan  pada  database  dan berhasil, maka sistem akan otomatis mengeluarkan  output  berupa  nama  objek tersimpan dan keterangan bahwa objek telah berhasil presensi.
f. Setelah  objek  berhasil  presensi,  maka  data objek  tersebut  akan  terekam  pada  database dengan  keterangan  nama,  tanggal,  dan keterangan berhasil presensi

## 3.2. Deteksi Wajah
Sistem  yang  dibangun  dilakukan  pengujian  di- mana  hal  tersebut  berguna  untuk  mengetahui tingkat  keberhasilan  sistem  sekaligus  mengeval- uasi hasil dari sistem. Proses uji coba dilakukan berdasarkan  foto  yang  tersimpan    pada  dataset. Pengujian dilakukan dengan sample objek video bergerak  mulai  dari  posisi  jauh,  close-up  wajah dari sisi depan, sisi samping kanan dan samping kiri. Hal tersebut bertujuan untuk menguji kepe- kaan  dari  sistem.  Setelah  sistem  deteksi  wajah berhasil dirancang dan sukses di uji. Sistem ber- hasil  diuji  dengan  menampilkan  keterangan  na- ma pada masing-masing objek dari gambar yang terdeteksi  pada  kamera.  Adapun  hasil  dari  de- teksi wajah seperti pada Gambar 6.

## Gambar  6. Hasil deteksi wajah

## 3.3. Sistem Presensi
Sistem  presensi  merupakan  pengembangan  dari sistem deteksi wajah dimana proses uji coba dil- akukan dengan foto tersimpan pada dataset. Ob- jek  yang  direkam  melalui  webcam  dan  berhasil melakukan pencocokan wajah selanjutnya proses presensi akan berjalan. Sistem presensi dibangun dengan  menambahkan  GUI  sebagai  interface. Tampilan  awal  hasil  pengujian  sistem  presensi deteksi  wajah  menggunakan  GUI  seperti  pada Gambar 7.
Gambar  7. Kotak dialog presensi
Setelah  gambar  berhasil  dideteksi  oleh  sistem, selanjutnya  adalah  proses  penyimpanan  gambar sebagai rekaman data presensi ketika kondisi us- er  memilih  untuk  presensi.  Hasil  penyimpanan data  wajah  tersebut  seperti  yang  terlihat  pada Gambar  8  dan  Gambar  9.  Pada  saat  dilakukan deteksi wajah dengan kondisi pengguna menggunakan  masker  seperti  pada  Gambar  10, sistem  tidak  dapat  mendeteksi  wajah  dengan baik.  Bagian  terakhir  pada  proses  presensi  ada-
lah ketika presensi telah berhasil dilakukan maka data  objek  akan  masuk  pada  data terekam.  Data tersebut  menjadi  rekapan  semua  data  yang  ber- hasil presensi. Data tersebut seperti pada gambar 11.
Gambar  8. Hasil presensi data Eca
Gambar  9. Hasil presensi data Maya
Gambar  10. Deteksi saat menggunakan masker

## Gambar  11. Hasil perekaman data presensi

## 4. KESIMPULAN
Penerapan  facial  landmark  pada  deteksi  wajah dengan menggunakan 5 titik berhasil mendeteksi wajah  pada  saat  wajah  pengguna  nampak  jelas baik  pada  saat  menggunakan  kacamata  maupun
tidak.  Dalam  hal  penyimpanan  data  presensi, sistem presensi yang dibangun dapat melakukan perekaman  data  presensi  sesuai  dengan  waktu presensi secara real time . Kelemehan sistem pre- sensi ini adalah sistem tidak berhasil mendeteksi wajah  ketika  pengguna  menggunakan  masker. Selain itu, konfirmasi dalam perekaman data dil- akukan  dengan  menekan  tombol  presensi  pada GUI.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  didanai  oleh  Kementerian  Riset dan Teknologi/Badan Riset dan Inovasi Nasional (RISTEK-BRIN) 2020.

## DAFTAR PUSTAKA
Dwi Astari, Nurul, Bambang Hidayat, and Suci Aulia. 2015. “Sistem Absensi
Pengenalan Wajah Otomatis Berbasis Video Menggunakan Metode Gabor Wavelet.” Seminar Nasional Universitas PGRI Yogyakarta . Dzulfaroh, Ahmad Naufal, and Inggried Dwi Wedhaswary. 2021. “Hari Ini Dalam Sejarah: WHO Tetapkan Covid-19 Sebagai Pandemi Global.”
Kompas.Com 1.
Endrianti, Fenti, Wawan Setiawan, and Yaya Wihardi. 2018. “Sistem Pencatatan Kehadiran Otomatis Di Ruang Kelas Berbasis Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN).” JATIKOM - Jurnal Aplikasi Dan Teori Ilmu Komputer 1(1):40–44.
Hasma, Yunita Aulia, and Widya Silfianti. 2018. “Implementasi Deep Learning
Menggunakan Framework Tensorflow
Dengan Metode Faster Regional Convolutional Neural Network Untuk Pendeteksian Jerawat.” Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Rekayasa 23(2):89–102. Husain, Al, Abdul Haqy Aji Prastian, and
Andre Ramadhan. 2017. “Perancangan Sistem Absensi Online Menggunakan Android Guna Mempercepat Proses Kehadiran Karyawan Pada PT. Sintech
Berkah Abadi.” Technomedia Journal
2(1):105–16. J, Naufan Harish K., Zainatul Hamdi, and
Bagas Ditya A. 2013. “Sistem Absensi Otomatis Menggunakan Pengenalan Wajah Dengan Metode Neural Network.”
Kevin, and Suwarno. 2020. “JFace Recognition Based Feature Extraction Using Principal Component Analysis ( PCA ).” ITE ( Journal of Informatics and Telecommunication Engineering ) 3(2):182–91.
Mona, Nailul. 2020. “Konsep Isolasi Dalam Jaringan Sosial Untuk Meminimalisasi Efek Contagious (Kasus Penyebaran Virus Corona Di Indonesia).” Jurnal Sosial Humaniora Terapan 2(2):117–
25.
Pradana, Aditya, Erick Paulus, and Deni Setiana. 2016. “Deteksi Wajah Dengan Berbagai Posisi Sudut Pada Sekumpulan Orang Dengan Membandingkan Metode Viola-Jones Dan Kanade-Lucas-Tomasi.” Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) 5(3):136. Putera, Ardian Permana, Puteri Noraisya Primandari, S. St, and M. Im. 2020. “Rancang Bangun Aplikasi Absensi Online Berbasis Android Menggunakan Metode Deep Learning Pada PT . Pelabuhan Indonesia III ( Persero ).”
Sejati, R. R. Hajar Puji, and Rodhiyah

## Mardhiyyah. 2021. “Deteksi Wajah
Berbasis Facial Landmark Menggunakan OpenCV Dan DLib.”
Jurnal Teknologi Informasi (JURTI) 5(2):144–48. Septiadi, Abednego Dwi, and Luky Sufra Alfarizi. 2020. “Pemanfaatan E-KTP Sebagai Alat Bantu Sistem Kehadiran Pegawai Dalam Penanggulangan Penyebaran Covid-19.” MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer 20(1):159–68. Wiryadinata, Romi, Umi Istiyah, Rian Fahrizal, Priswanto Priswanto, and Siswo Wardoyo. 2017. “Sistem Presensi Menggunakan Algoritme Eigenface Dengan Deteksi Aksesoris Dan Ekspresi Wajah.” Jurnal Nasional Teknik Elektro Dan Teknologi Informasi (JNTETI) 6(2):222–29. Wiryadinata, Romi, Raya Sagita, Siswo Wardoyo, and Priswanto. 2016. “Pengenalan Wajah Pada Sistem Presensi Menggunakan Metode Dynamic Times Wrapping, Principal Component Analysis Dan Gabor Wavelet.” Dinamika Rekayasa 12(1):1– 8. Yanti Liliana, Dewi, and Muh Arif Rahman.
2013. “Deteksi Wajah Manusia Pada
Citra Menggunakan Dekomposisi Fourier.” Journal of Scientific Modeling & Computation 1(1):14. Yusuf, Dani, and Freddy Nur Afandi. 2020. “Aplikasi Absensi Berbasis Android
Menggunakan Validasi Kordinat Lokasi Dan Nomor Handpone Guna Menghindari Penularan Virus Covid 19.” EXPERT: Jurnal Manajemen Sistem Informasi Dan Teknologi 10(1):16–22.