## SISTEM PRESENSI MAHASISWA OTOMATIS PADA ZOOM MEETING MENGGUNAKAN FACE RECOGNITION DENGAN METODE CONVULITIONAL NEURAL NETWORK BERBASIS WEB
Sujud Satwikayana, Suryo Adi Wibowo, Nurlaily Vendyansyah Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia satwikayana@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  rangka  pencegahan  perkembangan  dan  penyebaran Corona  Virus  Disease (COVID-19), Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  mengeluarkan  SE  Mendikbud  Tahun  2020  tentang  Pembelajaran secara Daring dan Bekerja dari Rumah dalam rangka Pencegahan Penyebaran COVID-19. Pembelajaran secara daring  dan  bekerja  dari  rumah  bagi  para  tenaga  pendidik  merupakan  perubahan  yang  harus  dilakukan  untuk tetap mengajar mahasiswa. Ketika melakukan pembelajaran secara daring tentunya memerlukan media sebagai sarananya. Survei terbaru yang dilakukan oleh Lembaga Arus Survei Indonesia (ASI) terkait penggunaan media video call dalam pembelajaran daring, mayoritas publik menggunakan aplikasi Zoom (57,2 %), disusul Google Meet  (18,5  %),  Cisco  Webex  (8,3  %),  U  Meet  Me  (5,0  %),  Microsoft  Teams  (2,0  %),  dan  lainnya  (2,2  %). Sisanya 6,9 % mengaku tidak tahu atau tidak jawab. Presensi sangat penting untuk mengetahui dan mengontrol kehadiran  peserta  didik  dalam  proses  belajar  mengajar.  Saat  ini  presensi  dalam  perkuliahan  daring  masih dilakukan  secara manual.  Untuk  itu  perlu  dibuat  sistem  pencatatan kehadiran  berbasis face  recognition secara otomatis.  Dalam  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  untuk face  recognition adalah Convolutional  Neural Network (CNN) . Metode diimplementasikan dengan bantuan library Keras untuk proses training data. Hasil dari penelitian  ini  adalah  sistem  berbasis  web  yang  dapat  mendeteksi  wajah  mahasiswa  yang  berpartisipasi  dalam ruang  Zoom meeting .  Pengujian  yang  dilakukan  kepada  10  orang relawan munggunakan model  hasil training data metode CNN dari  total  150 kali  uji  coba,  total  benar  sebanyak  138  kali  dan  total  salah  sebanyak  12  kali, menunjukkan kinerja pengenalan wajah meraih rata-rata tingkat akurasi benar sebesar 92,00 % dan salah sebesar 8,00 % yang berarti sudah menghasilkan kecocokan yang baik.
Kata Kunci : Pengenal Wajah, Sistem Presensi, Zoom Meeting, Convolutional Neural Network, Keras

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  rangka  pencegahan  perkembangan  dan penyebaran Corona  Virus  Disease ,  Kementerian Pendidikan  dan  Kebudayaan  mengeluarkan  SE Mendikbud  No:  36962/MPK.A/HK/2020    Tahun 2020  tentang  Pembelajaran  secara  Daring  dan Bekerja  dari  Rumah  dalam  rangka  Pencegahan Penyebaran Corona Virus Disease .
Pembelajaran  secara  daring  dan  bekerja  dari rumah  merupakan  perubahan  yang  harus  dilakukan untuk  tetap  mengajar  mahasiswa.  Ketika  melakukan pembelajaran  daring  tentunya  memerlukan  media sebagai  sarananya.  Berdasarkan  survei  terbaru  yang dilakukan  oleh  Lembaga  Arus  Survei  Indonesia, terkait  penggunaan  media  video  call  dalam pembelajaran  daring, mayoritas  publik  menggunakan aplikasi  Zoom  (57,2  %),  disusul  Google  Meet  (18,5 %),  Cisco  Webex  (8,3  %),  U  Meet  Me  (5,0  %), Microsoft  Teams  (2,0  %),  dan  lainnya  (2,2  %). Sisanya 6,9 % mengaku tidak tahu atau tidak. Dengan periode survei pada tanggal 7 - 11 Oktober 2020 [1].
Presensi  sangat  penting  untuk  mengetahui  dan mengontrol  kehadiran  peserta  didik  dalam  proses belajar mengajar. Saat ini presensi dalam perkuliahan daring  masih  dilakukan  secara  manual  seperti membuat google form, memanggil nama satu persatu, atau  melihat  nama  peserta  satu  persatu  pada  saat
perkuliahan  daring  berlangsung.  Hal  tersebut  cukup memakan  waktu  yang  menjadikan  proses  pencatatan kehadiran  tersebut  tidak  efisien  dan  kemungkinan peserta  didik  untuk  melakukan  kecurangan  sangat besar  khususnya dalam pencatatan kehadiran menggunakan  google  form  atau  cara  manual.  Untuk itu  perlu dibuat  sistem  pencatatan  kehadiran  berbasis face recognition secara otomatis sehingga pencatatan kehadiran dapat dilakukan secara efisien dan aman.
Salah  satu  metode  yang  cukup  efisien  untuk mengenali  wajah  adalah Convolutional  Neural Network .  Metode  ini  pernah  digunakan  oleh SuperVision,  tim  dari  University  of  Toronto  dalam kompetisi ImageNet  Large  Scale  Visual  Recognition Competition tahun  2012  dan  berhasil  menjadi pemenang  dalam  pengujian  error  rate  dari  5  tim teratas, dengan error rate sebesar 15.3% [2].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Pada  tahun  2020,  Muhammad  Zufar  dalam penelitiannya  dengan  judul  “ Convolutional  Neural Networks untuk  Pengenalan  Wajah  secara Real- Time ”. Tujuan dari penelitian ini adalah mengkonstruksi  dan  mengimplementasikan  model CNN untuk  mengenali  wajah  manusia  dari  berbagai sisi  secara  real-time.  Hasil  uji  coba  dengan
munggunakan  konstruksi  model CNN sampai kedalaman 7 lapisan dengan input dari hasil ekstraksi Extended  Local  Binary  Pattern dengan  radius  1  dan neighbor 15  menunjukkan  kinerja  dengan  tingkat akurasi lebih dari 89% dalam ± 2 frame per detik [3].
Pada  tahun  2018,  Fenti  Endrianti,  dkk.  dalam penelitiannya  dengan  judul  “Sistem  Pencatatan Kehadiran  Otomatis  di  Ruang  Kelas  Berbasis Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Convolutional  Neural  Network (CNN)”.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  menghasilkan  sistem  yang memiliki  akurasi  dan  kecepatan  yang  lebih  baik dalam proses pencatatan kehadiran otomatis. Berdasarkan hasil eksperimen didapat akurasi sebesar 93,33%.  Tingkat  akurasi  yang  didapat  bergantung kepada kondisi pengambilan citra masukan, pendeteksian wajah, serta proses klasifikasi [4].
Pada  tahun  2020,  Langgeng  Prasetyo  dalam penelitiannya  dengan  judul  “Autentikasi  Biometrik Berbasis Face  Recognition Menggunakan Metode Convolutional  Neural  Network untuk  Simulasi Barrier  Gate  System ”.  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah membuat sistem autentikasi biometrik berbasis face recognition menggunakan metode CNN berbasis face  recognition untuk  simulasi barrier  gate  system . Evaluasi  hasil  penelitian  dengan  data  100  mendapat tingkat kesalahan rata-rata 0,3205, tingkat keberhasilan sistem 94%, dan waktu respon rata yang diperlukan  oleh  mikrokontroler  0,56217634  ms  serta hasil  evaluasi  akurasi  sistem  dalam  model  confusion matrix sebesar 93,3% [5].
Pada tahun 2020, Muhammad Arsal, dkk. dalam penelitiannya yang berjudul “ Face Recognition untuk Akses  Pegawai  Bank  Menggunakan Deep  Learning Dengan Metode CNN”. Pada penelitian ini, dilakukan sistem  keamanan  pintu  akses  pegawai  bank  dengan menggunakan face recognition . Penelitian ini berhasil menggunakan Face Recognition oleh 5 orang dataset wajah  pegawai  bank  yang  terdiri  dari  70  data  wajah pada masing-masing orang. Sehingga total data wajah yang  digunakan  350  data  wajah.  Dataset  tersebut dipisahkan  menjadi  3  tahapan  data  yaitu  data train , data validasi, dan data uji. Hasil dari pengujian ketiga dataset tersebut berhasil mengidentifikasi wajah yang ditangkap oleh kamera dengan keakuratan 95% [6].

## 2.2. Zoom Web Video SDK
Zoom  Web  Video  SDK  adalah Software Developer  Kit yang  disediakan  oleh  Zoom  untuk memudahkan  pengembang  yang  ingin  membuat aplikasi dengan fitur kolaborasi video Zoom.
Kegunaan  dari  SDK  ini  adalah  untuk  membuat aplikasi  dengan  UI  yang  dapat  disesuaikan,  dengan akses  ke  video  mentah  dan  data  audio  dari  Zoom. SDK  inimemungkinkan  pengembang  pengembangan semua  aplikasi  video  baru  yang  didukung  oleh Zoom’s  core  WebAssembly  video  framework.  Basis kode dari SDK ini adalah javascript [7].

## 2.3. Face Recognition
Deteksi wajah adalah metode untuk menemukan dan  mengekstrak  sebuah  fitur  pada  daerah  wajah untuk keperluan pengenalan atau pendeteksian wajah [8].
Teknologi  ini  dapat  mendeteksi  wajah  melalui ciri/sifat  wajah  dan  tidak  memperdulikan  hal  hal lainnya,  seperti  bangunan,  pohon dan  badan  manusia itu  sendiri.  Bidang  -  bidang  penelitian  yang  juga berkaitan dengan pemrosesan wajah ( face processing ) adalah  autentikasi  wajah  ( face  authentication ), lokalisasi wajah ( face localization ), penjejakan wajah (f acetracking ), dan pengenalan ekspresi wajah (facial expression  recognition ).  Deteksi  wajah  merupakan salah  satu  tahap  awal  ( preprocessing )  yang  sangat penting  sebelum  dilakukan  proses  pengenalan  wajah ( face recognition ). Deteksi wajah dapat juga diartikan dengan deteksi benda yang spesifik. Dalam kasus ini benda  yang  dideteksi  secara  spesifik  atau  berupa wajah  manusia  yang  sering  disebut  dengan  istilah fitur. Yaitu bagian wajah manusia yang memiliki ciri khusus,  seperti  mata,  hidung,  mulut,  pipi,  dahi  dan dagu [8].

## 2.4. Convulitional Neural Network (CNN)
Pada  dasarnya  algoritma CNN adalah arsitektur jaringan  syaraf  tiruan  yang  lebih  efektif  untuk klasfikasi  citra.  Konsep  utama  CNN  sendiri  terdapat pada  operasi  konvolusi  yang  dimiliknya,  dimana suatu  citra  akan  diektrasi  setiap  fiturnya  agar terbentuk  beberapa  pola  yang  akan  lebih  mudah untuk diklasifikasi. Teknik ini dapat membuat fungsi pembelajaran  gambar  menjadi  lebih  efisien  untuk diimplementasikan [6].
Gambar 1. Arsitektur Convolutional Neural Network
Pada  Gambar  1  merupakan  konsep  dari  CNN secara  garis  besar  yang  dibagi  menjadi  3  bagian besar,  yaitu  input,  Feature  Learning,  Classification. Proses  input  merupakan  citra  digital,  kemudian dilakukannya proses Feature Learning untuk memproses  gambar  dengan  model  Convolutional yaitu  mengambil  nilai  binary  /  vector  yang  terdapat pada  gambar,  proses  aktivasi  menggunakan  RELu, jika  proses  Convolutional  dan  aktivasi  RELu,  proses Pooling  merupakan  proses  pengumpulan,  dimana semua  binary  /  vector  dikumpulkan  menjadi  1 menggunakan  cara  Max  Pooling.  CNN  mempunyai sejumlah  layer,  digunakan  sebagai  tahap  proses
filtering  pada  masing  masing  proses  training  citra image digital [6].

## 2.5. Keras
Keras  adalah  API  deep  learning  yang  ditulis dengan  Python,  berjalan  di  atas  platform  machine learning TensorFlow.
Keras  dikembangkan  dan  fokusnya  adalah mempercepat  eksperimen  pada  proses  konvolusi  dan recurrent  pada  neural  networks,  maupun  kombinasi antar  keduanya.  Pembuatan  model  jaringan  syaraf menggunakan  Keras  tidak  perlu  menuliskan  kode untuk  mengekspresikan  perhitungan  matematisnya satu  persatu.  Hal  ini  dikarenakan  Keras  sudah menyediakan  beberapa  model  dasar  untuk  CNN  dan dioptimasi  untuk  mempermudah  penelitian  tentang Deep  Learning.  Proses  komputasi  menggunakan Keras berjalan lancar baik dengan menggunakan CPU maupun GPU [9].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Desain Arsitektur Sistem PRESENSI OTOMATIS STORAGE ZOOM SDK TRAINING DATA WEB APP FACE RECOGNITION API Gambar 2.  Desain Arsitektur Sistem
Gambar  2  merupakan  desain  arsitektur  sistem yang  sedang  digunakan,  prosesnya  meliputi  website melakukan request ke Zoom API dengan mengirimkan data room meeting, kemudian melakukan  pengambilan  data  citra  peserta  meeting sebagai inputan dalam proses face recognition. Model yang  dihasilkan  pada  tahap  training  menjadi  model pada  sistem  face  recognition.  Hasil  dari  tahap  face recognition  akan  disimpan  ke  dalam  penyimpanan dan ditampilkan ke dalam website sistem.

## 3.2. Struktur Menu
Dari sistem yang hendak dikembangkan dalam bentuk website, terdapat struktur menu seperti pada Gambar 3 dan Gambar 4.

## WEB ADMIN
DASHBOARD
DATA CITRA WAJAH DATA MAHASISWA DATA JURUSAN CRUD DATA CRUD DATA
CRUD DATA
TRAIN DATA
DATA USER
CRUD DATA Gambar 3. Struktur menu admin
WEB USER DASHBOARD PENGATURAN UBAH PASSWORD RIWAYAT PRESENSI PROSES PRESENSI
Gambar 4. Struktur menu user
Pada  Gambar  3  menggambarkan  tentang struktur  menu  dari  Website  yang  dibuat.  Terdapat menu  Dashboard,  Data  Citra,  Data  Mahasiswa,  Data Jurusan, dan Pengaturan. Pada menu Data Citra, Data Mahasiswa,  dan  Data  Jurusan  memiliki  menu Tambah  Data  jika  ingin  menambahkan  data,  menu ubah  data,  dan  hapus  data.  Pada  menu  dashboard terdapat  fitur  untuk  admin  melakukan  proses train data berdasarkan data citra wajah mahasiswa.
Gambar  4  menggambarkan  tentang  struktur menu  dari  Website  dengan  hak  akses  user  biasa. Terdapat  menu  Dashboard,  Proses  Presensi,  Riwayat Presensi,  dan  Pengaturan.  Pada  menu  Dashboard terdapat  fitur  untuk  melakukan  proses  presensi.  Pada menu Pengaturan terdapat menu Ubah Password yang digunakan untuk mengubah password sebelumnya.
3.3. Diagram Blok Face Recognition Flowchart website sistem ini menjelaskan proses berjalananya website.

## Image Acquisition
1. Pengambilan citra wajah mahasiswa 2. Capture peserta Zoom Meeting Processing 1. Preprocessing - Deteksi wajah - Cropping hasil deteksi wajah - Persiapan data latih dan validasi dengan ImageDataGenerator - Pelabelan data latih 2. Feature extraction - Convolution - MaxPooling 3. Flattening Analysis 1. Fungsi aktifasi ReLU 2. Pencarian bobot optimal 3. Fungsi aktifasi softmax Citra digital Ciri atau informasi  citra Probabilitas citra mahasiswa dengan peserta zoom Dunia Nyata Convolutional Neural Network Gambar 5. Diagram blok face recognition
Gambar  5  merupakan  diagram  blok face recognition menggunakan  pendekatan computer vision .  Berawal  dari  dunia  nyata  yang  kemudian dikonversi menjadi  citra  digital pada aktivitas Image Acquisition .  Selanjutnya  citra  digital  akan  dilakukan aktivitas processing meliputi preprocessing , feature extraction, dan flattening .  Dari  aktivitas processing
diperoleh  informasi  atau  ciri  dari  citra  digital. Informasi  atau  ciri  ini  kemudian  di  proses  untuk dilakukan analysis yang  meliputi  aktifasi  ReLU, pencarian  bobot  optimal,  dan  aktifasi  softmax  untuk mencari  probabilitas.  Hasil  dari  aktivitas analysis ini adalah probabilitas dari citra mahasiswa dengan citra peserta Zoom meeting .

## 3.4. Flowchart Convolutional Neural Network
Flowchart Convolutional  Neural  Network ini menjelaskan  proses  dari CNN dalam  melakukan training data dan klasifikasi.
Start Dataset citra wajah mahasiswa Pemberian label pada citra Citra dengan label Matrix citra*matrix filter (konvolusi) matrix fitur citra wajah Mencari pixel penting (max pooling) Merubah matrix citra 2D menjadi 1D (Flatten) Proses prediksi menggunakan model hasil train data Model klasifikasi Proses pencocokan antara citra train dan citra test End Input citra wajah peserta zoom Mencari probabilitas tertinggi Probabilitas masing-masing kelas Label citra dataset

## Gambar 6. Flowchart CNN
Pada  Gambar  6  merupakan  alur  dari  metode Convolutional Neural Network .  Dimulai  dari  inputan berupa  citra  wajah,  selanjutnya  citra  tersebut dilakukan  proses  konvolusi  citra,  max  pooling, flatten,  fully  connected,  fungsi  aktivasi  (ReLU  dan
Sigmoid),  pada  fungsi  aktivasi  ini  dilakukan  proses klasifikasi  dengan  mencocokan  citra  inputan  dengan citra  dataset  yang  telah  dilakukan  proses  training sebelumnya, hasil proses  tersebut  adalah  probabilitas dari  masing-masing  citra.  Hasil  akhir  berupa  nama label  yang  terdeteksi  dari  probabilitas  citra  inputan tertinggi.

## 3.5. Flowchart Proses Presensi
Flowchart  proses  presensi  ini  menjelaskan proses  berjalananya  presensi  yang  ditinjukkan  pada Gambar 7.
Start Input Zoom Meeting Room Number, Zoom Meeting Room Password Masuk Zoom Meeting Room End Berhasil ? Tidak Gambar hasil capture Proses Presensi Video Stream Meeting Room Capture tampilan video stream Face Detection Face Recognition dengan CNN Nama label terdeteksi Gambar 7. Flowchart proses presensi
Gambar  7  merupakan  alur  dari  proses  presensi. Dimulai dari  user memasukkan Zoom  Meeting Room Number dan Zoom  Meeting  Room  Password untuk melakukan proses masuk ke dalam ruang rapat Zoom , jika berhasil maka akan dtampilkan video stream dari meeting room . Selanjutnya video stream akan diambil gambarnya,  gambar  tersebut  kemudian  digunakan sebagai masukkan dalam proses Face Detection , hasil dari  proses  tersebut  kemudian  digunakan  sebagai masukan  dalam  proses Face  Recognition sehingga menghasilkan  hasil  akhir  berupa  output  label  (dalam hal ini merupakan nomor induk mahasiswa) dari citra wajah yang terdeteksi.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Login
Pada  halaman  login  terdapat  proses  autentikasi pengguna  sistem.  Dalam  sistem  ini  terdapat  dua  hak akses  yaitu  user  dan  admin.  Tampilan  login  dapat dilihat seperti Gambar 8.

## Gambar 8. Tampilan halaman login
4.2. Implementasi Train Data dengan CNN
Gambar 9. Source code train data dengan CNN
Gambar  9.  Merupakan  tahap  implementasi metode Convolutional Neural Network. Dataset yang ada  dilatih  menggunakan  metode  CNN  untuk memperoleh  model  untuk  face  recognition.  Model hasil  training  data  disimpan  pada  penyimpanan internal sistem.

## 4.3. Halaman Dashboard Admin
Pada  halaman  dashboard  admin  menampilkan rangkuman informasi mengenai data pada sistem.
Gambar 10. Tampilan dashboard admin
Gambar  10  merupakan  tampilan  dari  halaman dashboard  admin.  Terdapat  informasi  mengenai jumlah  mahasiswa,  jumlah  citra  wajah,  dan  jumlah user. Selain itu terdapat form untuk admin melakukan train data  untuk  proses deep  learning dengan memasukkan  batch  size  dan  epoch.  Hasil dari proses train  data  berupa  grafik  loss  model  dari  proses  train data, tampilan grafik seperti pada Gambar 11.
Gambar 11. Hasil proses train data

## 4.4. Halaman Dashboard User
Pada  halaman  dashboard  user  menampilkan form  untuk  melakukan  proses  presensi.  Untuk melakukan  proses  presensi  user  menginputkan terlebih  dahulu  Meeting  Number  dan  Meeting Password dari Zoom.
Gambar 12. Tampilan sistem masuk room meeting
Saat  dilakukan  proses  presensi  bot  dari  sistem akan  masuk  ke  dalam room  meeting Zoom  seperti pada  Gambar  12,  kemudian  melakukan  proses capture peserta yang hadir dalam room .
Gambar 13. Tampilan bot berada dalam room meeting
Gambar  13  menunjukkan  saat  bot  berada dalam room  meeting Zoom.  Bot  akan  melakukan capture peserta pada room meeting dan hasil capture akan  dikirim  ke  API  face  recognition  untuk dilakukannya  proses  pengenalan  wajah  mahasiswa. Hasil  dari  proses  presensi  berupa  daftar  mahasiswa yang hadir dalam Zoom Meeting.
Gambar 14. Hasil proses presensi
Gambar  14  merupakan  tampilan  hasil  proses presensi  Hasil  dari  proses  presensi  berupa  daftar mahasiswa  yang  hadir  dalam  Zoom  Meeting. Terdapat  fitur  untuk report data  ke  dalam  bentuk excel  atau  pdf.  Jika  button  Simpan  Presensi  di  klik maka  data  presensi  akan  tersimpan  ke  dalam  data Riwayat presensi.

## 4.5. Pengujian Training Model
Dataset yang telah dikumpulkan akan dilakukan uji  coba  training  untuk  mendapatkan  model pengenalan  wajah  dengan  benar  sesuai  dataset  yang dimasukkan.  Deskripsi  dari  dataset  untuk  uji  coba training model dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Dataset Citra Wajah
No NIM Nama Jumlah Citra 1. 1718082 Sujud Satwikayana 36 2. 1818097 Mutiara Sholawati 20 3. 1718015 Siska Wati 20 4. 1718026 Hyan Bening Abimanyu 20 5. 1718054 Andrian Prayoga 20 6. 1718080 Fuji Setiawan 13 7. 1713020 Putu Arya Pratamaartha P. 20 8. 1713049 Ewaldo Andreas 20 9. 1712005 Ketut Agung Agus Jaya 20 10. 1718067 Muhammad Fauzan Y. 20 Total 209
Pada  tahap  training  model,  diperlukan  input berupa dataset dan nama label. Dataset akan otomatis bersesuaian  dengan  nama  label.  Nama  label  yang bersesuain  direpresentasikan  sebagai  deretan  target bipolar.  Keluaran  dari  proses  training  data  adalah berupa model  yang nantinya  digunakan  untuk proses klasifikasi wajah.
Gambar 15. Grafik loss model hasil train data
Berdasarkan  Gambar  15  dapat  dilihat  plot  train loss  dan  validation  loss  menurun  ke  titik  stabil  serta keduanya  memiliki  celah  kecil  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  model  hasil  train  data  sudah memiliki kecocokan yang baik.

## 4.6. Pengujian Model
Uji  coba  model  dilakukan  dengan  6  orang relawan  diantaranya  terdiri  dari  4  orang  laki  –  laki dan 2 orang perempuan. Pengujian dilakukan dengan kondisi  cahaya  yang  cukup.  Hasil  dari  pengujian model ini dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian Model
No NIM Benar Salah Total %Benar %Salah 1. 1718082 15 0 15 100 % 0,00 % 2. 1818097 14 1 15 93,33 % 6,67 % 3. 1718054 14 1 15 93,33 % 6,67 % 4. 1718015 14 1 15 93,33 % 6,67 % 5. 1718026 13 2 15 86,67 % 13,33 % 6. 1718080 12 3 15 80 % 20,00 % 7. 1713020 14 1 15 93,33 % 6,67 % 8. 1713049 14 1 15 93,33 % 6,67 % 9. 1712005 14 1 15 93,33 % 6,67 % 10. 1718067 14 1 15 93,33 % 6,67 % Total 138 12 150 Akurasi 92 % 8 % 100%
Pada Tabel 2 dapat dilihat dari total 150 kali uji coba,  total  benar  sebanyak  138  kali  dan  total  salah sebanyak  12  kali.  Berdasarkan  hasil  tersebut didapatkan akurasi benar sebesar 92 %.
Berdasarkan  dataset  citra  wajah  dan  dari relawan  sebanyak  10  mahasiswa  untuk  melakukan pengujian  model  dapat  disimpulkan  bahwa  semakin banyak  dataset  untuk  training  data  maka  semakin kecil persentase kesalahan terjadi.

## 4.7. Pengujian Berdasarkan Identitas Cahaya
Pengujian  ini  dilakukan  berdasarkan  kondisi intensitas cahaya. Hasil dari pengujian pada Tabel 3.
Tabel 3. Pengujian Berdasarkan Identitas Cahaya No Gambar Lux Hasil Deteksi 1. 2530 Benar 2. 250 Benar 3. 150 Benar 4. 35 Benar 5. 3 Salah
Berdasarkan Tabel 3 dapat dilihat pada uji coba ke-5 dengan nilai identitas cahaya sebesar 3 lux citra wajah  tidak  dapat  dikenali.  Dengan  demikian  dapat disimpulkan intensitas cahaya juga berpengaruh pada proses pendeteksian.

## 4.8. Pengujian Black Box
Pengujian Black  Box berfokus  pada  spesifikasi fungsional dari perangkat lunak.

## Tabel 4. Pengujian Proses Login
No Input Hasil Yang Diharapkan Hasil Sistem Kesimp ulan 1 username:admin, password: admin Ke halaman dashboard admin Ke page dashboar d admin Sesuai 2 username:1718082, password: 123456 Ke halaman dashboard user Ke page dashboar d user Sesuai

## Tabel 5. Pengujian Dashboard Admin
No Input Hasil Yang Diharapkan Hasil Sistem Kesimpulan 1. Menu dashboard Tampil info data  dan form untuk train data Tampil info data dan form untuk train data Sesuai 2. Train data
Batch Size : 32, Epoch : 100 Pop up hasil training data Pop up hasil training data Sesuai

## Tabel 6. Pengujian Pengolahan Data Mahasiswa
No Input Hasil Yang Diharapkan Hasil Sistem Kesimpul an 1. Menu data mahasiswa Tampil data mahasiswa Tampil data mahasiswa
Sesuai 2. Tambah data mahasiswa
Jurusan: Informatika, NIM :1718082, Nama : Sujud Data tersimpan dan tampil pesan berhasil menambah data Data tersimpan dan tampil pesan berhasil menambah data
Sesuai
3. Edit data mahasiswa
Jurusan: Informatika, NIM Data tersimpan dan tampil pesan data berhasil dirubah Data tersimpan dan  tampil pesan data berhasil Sesuai
:1718082, Nama : Agus dirubah
4. Hapus data Mahasiswa Klik tombol hapus Muncul peringatan, jika pilih “ya” maka data terhapus Muncul peringatan, jika pilih “ya” maka data terhapus Sesuai Tabel 7. Pengujian Pengolahan Data Citra Wajah No Input Hasil  Yang Diharapkan Hasil Sistem Kesimpulan 1. Menu data citra wajah Tampil data citra wajah mahasiswa Tampil data citra wajah mahasiswa Sesuai 2. Tombol detail citra wajah Tampil data citra dari mahasiswa Tampil data citra dari mahasiswa
Sesuai 3. Tambah data citra wajah NIM: 1718082, Citra Wajah : sujud.jpeg Data tersimpan dan tampil pesan berhasil menambah data Data tersimpan dan tampil pesan berhasil menambah
data Sesuai

## Tabel 8. Pengujian Pengolahan Data Jurusan
No Input Hasil Yang Diharapkan Hasil Sistem Kesimpulan 1. Menu data jurusan Menampilkan data jurusan Menampilkan data jurusan Sesuai 2. Tambah data jurusan Kode : 18, Jurusan : Informatika S1 Data tersimpan, tampil pesan berhasil menambah data Data tersimpan, tampil pesan berhasil menambah data Sesuai 3. Edit data jurusan
Kode: 18, Nama Jurusan : Teknik S1 Data tersimpan dan  tampil pesan data berhasil dirubah Data tersimpan
dan  tampil pesan data berhasil dirubah
Sesuai 4.
Hapus data
jurusan Klik tombol hapus Muncul peringatan, jika pilih “ya” maka data terhapus
Muncul peringatan, jika pilih “ya” maka data terhapus
Sesuai

## Tabel 9. Pengujian Data User
No Input Hasil Yang Diharapkan Hasil Sistem Kesimpulan 1. Menu data user Menampilkan data user Menampilkan data user Sesuai
2.
Tambah data user Nama:
Sujud, Username : 1718082, Password : 123456 Data tersimpan dan tampil pesan berhasil menambah data
Data tersimpan dan tampil pesan
berhasil menambah data Sesuai 3. Hapus data user Klik
tombol hapus Muncul peringatan, jika pilih “ya” maka data terhapus Muncul peringatan, jika pilih “ya” maka data terhapus Sesuai
Tabel 10. Pengujian Dashboard User No Input Hasil Yang Diharapkan Hasil Sistem Kesimpulan 1. Menu dashboard Tampil form untuk presensi otomatis Tampil form untuk presensi otomatis
Sesuai
2. Form Presensi
Meeting
Number : 88529386857, Password : UzZyZ0d Pop up hasil presensi berupa data mahasiswa yang terdeteksi Pop up hasil presensi berupa data mahasiswa yang terdeteksi Sesuai

## Tabel 11. Pengujian Riwayat Presensi
No Input Hasil Yang Diharapkan
Hasil Sistem Kesimpulan
1. Menu data riwayat presensi Tampil data riwayat presensi Tampil data riwayat presensi Sesuai 2. Tombol detail riwayat presensi Tampil detail data riwayat presensi Tampil detail data riwayat presensi Sesuai

## Tabel 12. Pengujian Pengaturan Akun
No Input Hasil Yang Diharapkan Hasil Sistem Kesimpulan 1. Nama Lengkap: Sujud,
Password Baru: sujud12345, Konfirm : sujud12345 Data tersimpan dan  tampil pesan data berhasil dirubah Data tersimpan dan tampil pesan data berhasil dirubah
Sesuai
Berdasarkan hasil dari pengujian black box pada Tabel 4, Tabel 5, Tabel 6, Tabel 7, Tabel 8, Tabel 9, Tabel  10,  Tabel  11,  dan  Tabel  12  antara  hasil  yang diharapkan dengan  hasil dari sistem secara keseluruhan memperoleh hasil  yang  sesuai,  sehingga dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  sistem  ini  tidak terdapat  kesalahan  pada  spesifikasi  fungsional  dan siap digunakan oleh pengguna.

## 4.9. Pengujian Fungsional Aplikasi
Pengujian fungsional aplikasi pada penelitian ini dengan  dilakukannya  menguji  Website  terhadap  web browser  yang  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah halaman  Website  yang  dibuat  dapat  menampilkan keseluruhan  data  sesuai  dengan  perancangan  bukan hanya  pada  satu  web  browser  yang  sering  digunakan pada umumnya.
Tabel 4. Hasil pengujian fungsionalitas aplikasi
No Aspek Web Browser Chrome Microsoft Edge Firefox 1. Login    2. Dashboard    3. Halaman Data Mahasiswa    4. Halaman Citra Wajah    5. Halaman Data Jurusan   
6. Halaman Data User    7. Halaman Riwayat Presensi    8. Halaman Setting Akun    9. Train Data    10. Proses Presensi    Keterangan:  : Berhasil
 : Tidak Berhasil
Tabel  4  Merupakan  hasil  dari  pengujian menggunakan  web  browser.  Aplikasi  yang  dibuat dapat berjalan dengan baik pada web browser Google Chrome, Microsoft Edge, dan Firefox.

## 4.10. Pengujian Pengguna
Pengujian  pengguna  dilakukan  untuk  melihat kelayakan  dari  aplikasi  yang  telah  dibuat.  Pengujian ini  dilakukan  dengan  mengisi  kuesioner  yang  dibuat untuk melakukan pengujian. Kuesioner yang disebarkan  sebanyak  23  kuesioner  kepada  responden diantaranya  21  pengujian  hak  akses  pengguna  biasa dan  2  pengujian  hak  akses  admin.  Hasil  dari pengujian yang dilakukan dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5. Hasil pengujian pengguna
No Pertanyaan Jawaban SS S TS STS 1. Sistem Presensi Mahasiswa Otomatis pada Zoom Meeting menggunakan Face Recognition dengan Metode Convolutional Neural  Network  Berbasis Web mudah digunakan. 17 6 0 0 2. Fitur  dari  siste  ini  mudah di pahami. 17 6 0 0 3. Informasi  yang  di  sajikan pada  aplikasi  ini  mudah dipahami. 17 6 0 0 4. Warna  tombol,  jenis  font, dan  warna  font  aplikasi terlihat jelas dan sesuai. 16 5 2 0 Total 67 23 2 0 Total Keseluruhan 92 Keterangan:
SS : Sangat Setuju      S : Setuju
TS : Tidak Setuju       STS : Sangat Tidak Setuju
Berdasarkan  Tabel  3  maka  dapat  disimpulkan, dari  pengujian  yang  ditujukan  kepada  23  pengguna menunjukan  bahwa  72,83%  menyatakan  Sangat Setuju,  25%  menyatakan  Setuju,  2,17%  menyatakan Tidak  Setuju  dan  0%  menyatakan  Sangat  Tidak Setuju.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  beberapa  pengujian  yang  telah dilakukan didapatkan kesimpulan  :
1. Hasil  pengujian  model  dengan  menggunakan data dari relawan sebanyak 10 mahasiswa untuk melakukan pengujian model,  dari total  150  kali uji coba, total benar sebanyak 138 kali dan total salah  sebanyak  12  kali.  Berdasarkan  hasil tersebut  didapatkan akurasi  benar  sebesar 92,00 %.  Dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  model untuk  face  recognition  ini  sudah  menghasilkan kecocokan yang baik.
2. Hasil pengujian training data dengan menggunakan  dataset  mahasiswa  sebanyak  10 mahasiswa  dengan  total  citra  wajah  sebanyak 209 citra didapat model hasil training data yang sudah memiliki kecocokan yang baik dilihat dari plot  train  loss  dan  validation  loss  menurun  ke titik stabil serta keduanya memiliki celah kecil.
3. Hasil  pengujian  model  menggunakan  data  dari relawan sebanyak 10 mahasiswa untuk melakukan  pengujian  model  dapat  disimpulkan bahwa  semakin  banyak  dataset  untuk  training data  maka  semakin  kecil  persentase  kesalahan terjadi.
4. Hasil  pengujian  model  dengan  menggunakan data  citra  yang  diambil  dalam  kondisi  cahaya yang berbeda, dari 5 kali percobaan dengan nilai identitas  cahaya  sebesar  3 lux  citra  wajah  tidak dapat dikenali. Dengan demikian dapat disimpulkan intensitas cahaya juga berpengaruh pada  proses  pendeteksian,  karena  semakin  baik intensitas  cahaya  semakin  baik  sistem  dalam mengenali wajah.
5. Hasil  pengujian  black  box  menunjukan  antara hasil  yang  diharapkan  dengan  hasil  dari  sistem secara  keseluruhan  memperoleh  hasil  yang sesuai, sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa sistem  ini  tidak  terdapat  kesalahan  pada spesifikasi fungsional.
6. Hasil  pengujian  fungsional  menunjukkan  hasil 100 %,  yang artinya semua fitur program dapat berjalan  sesuai  dengan  fungsinya  walaupun  di browser berbeda.
7. Hasil pengujian pengguna menggunakan kuesioner  yang  ditujukan  kepada  23  pengguna menunjukan  bahwa  72,83%  menyatakan  Sangat Setuju, 25%  menyatakan Setuju,  2,17% menyatakan  Tidak  Setuju  dan  0%  menyatakan Sangat Tidak Setuju.

## 5.2. Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka penulis dapat memberikan saran-saran untuk pengembangan selanjutnya antar lain :
1. Agar  model  untuk  face  recognition  menjadi  lebih akurat  lagi  diharapkan  menggunakan  lebih  banyak dataset untuk proses training data.
2. Untuk  mengumpulkan  dataset  agar  lebih  mudah, diharapkan dibuat  fitur untuk ekstraksi  dataset pada sistem dengan inputan berupa video.
3. Untuk  menambah  keakuratan  dapat  melakukan pengembangan  sistem  dengan  mengintegrasikan antara  face  recognition  dengan  sistem  biometrik lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] PT.  Arus  Survei  Indonesia,  "Persepsi  Publik terhadap  Program  Bantuan  Kuota  Internet Kemendikbud RI Tahun 2020," Jakarta, 2020.
[2] A.  Krizhevsky,  I.  Sutskever  and  G.  E.  Hinton, "ImageNet Classification with Deep
Convolutional," Communications  of  the  ACM, vol. 60, no. 6, pp. 84-90, 2017.
[3] M.  Zufar,  "Convolutional  Neural  Networks untuk  Pengenalan  Wajah  Secara  Real-time," Doctoral  dissertation, Institut Technology Sepuluh Nopember, 2016.
[4] F.  Endrianti,  W.  Setiawan  and  Y.  Wihardi, "Sistem  Pencatatan  Kehadiran  Otomatis  di Ruang  Kelas  Berbasis  Pengenalan  Wajah Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural Network  (CNN)," JATIKOM:  Jurnal  Teori  dan Aplikasi Ilmu Komputer, vol. 1, no. 1, pp. 40-44, 2018.
[5] M. L. Prasetyo, "AUTENTIKASI BIOMETRIK BERBASIS  FACE  RECOGNITION," Doctoral dissertation, UIN Sunan Ampel Surabaya, 2020.
[6] M.  Arsal,  B.  A.  Wardijono  and  D.  Anggraini, "Face  Recognition  Untuk  Akses  Pegawai  Bank Menggunakan Deep Learning," JURNAL
NASIONAL TEKNOLOGI DAN SISTEM
INFORMASI, vol. 6, no. 1, pp. 55-63, 2020.
[7] Zoom,  "Web  Video  SDK  -  Zoom  SDK,"  Zoom Video  Communications,  [Online].  Available: https://marketplace.zoom.us/docs/sdk/video/web . [Accessed 15 Mei 2021].
[8] M.  N.  Inrawansyah,  "IMPLEMENTASI  FACE DETECTION  MENGGUNAKAN  METODE VIOLA JONES UNTUK MEMBANTU
MEMPERMUDAH PROSES COUNTER PENGUNJUNG  GEDUNG," JATI  (Jurnal Mahasiswa  Teknik  Informatika), vol.  1,  no.  1, pp. 8-16, 2017
[9] T. Shafira,
"IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORKS UNTUK  KLASIFIKASI  CITRA  TOMAT MENGGUNAKAN KERAS," Doctoral dissertation, Universitas Islam Indonesia, 2018