## 
Abstract — At Narotama University, in Surabaya, it has already implemented a presence system by recognizing facial patterns but it is  only  intended  for  lecturers  and  campus  staff.  Realtime  facial recognition  is  an  interesting  problem  with  many  conditions  that affect  it.  This  journal  is  intended  for  the  presence  of  a  presence system  using  face  recognition  with  using  the  Haar  Classification method  through  ESP32-Cam.  For  video  streaming  using  the OV2640 2MP camera, the results of facial recognition can be sent directly  to  the  academic  website  made  by  utilizing  the  Internet  of Things, and the ESP hardware used for research is quite economical.
Keywords — academic webpage; haar classification; internet of things;  presence system .
Abstrak —  Di  Universitas  Narotama  Surabaya  sudah menerapkan sistem presensi dengan mengenali pola wajah namun hanya  diperuntukan  bagi  dosen  dan  staf  kampus,  Pengenalan wajah realtime adalah masalah yang menarik dengan banyaknya kondisi  yang  mempengaruhi.  Jurnal  ini  ditujukan  untuk implementasi  sistem  presensi  menggunakan  pengenalan  wajah dengan  metode  Klasifikasi Haar melalui  ESP32-Cam.  Untuk streaming video  menggunakan  kamera  OV2640  2MP,  hasil  dari pengenalan  wajah  bisa  langsung  dikirim  ke website  akademik buatan  dengan  memanfaatkan Internet  of  Things ,  dan hardware ESP yang digunakan saat penelitian cukup hemat.
Kata  kunci — internet  of  things ;  klasifikasi haar ;  sistem presensi; webpage akademik.

## I. P ENDAHULUAN
Wajah  merupakan  bagian  dari  kepala  manusia,  pada  wajah terdapat  dahi,  alis,  mata,  hidung,  pipi,  mulut,  gigi,  dan  dagu. Wajah terutama digunakan manusia sebagai media pengekspresian  emosi,  penampilan  dan  juga  sebagai  identitas seseorang,  Tidak  ada  satupun  wajah  yang  serupa  mutlak, bahkan  wajah  pada  manusia  kembar  identik  sekalipun  masih ada perbedaan.
Di  era  industri  4.0  ini,  teknologi  telah  berkembang  dan  akan terus  berkembang  selama dibutuhkan.  Teknologi berkembang pada  berbagai  macam  bidang,  salah  satu  bidangnya  adalah sebagai  media  informasi  yang  hampir  keseluruhan  berupa sistem.  Sebagai  media  pelaksana  yang  mencangkup pengambilan,  pengolahan,  dan  eksekusi  data  yang  dapat menghasilkan  suatu  keluaran  untuk  mempermudah  pekerjaan
manusia[1]. Alat presensi awalnya berupa konvensional yaitu dengan media tulis, di era industri 4.0 ini alat presensi mulai berkembang dan memanfaatkan  adanya  internet  dalam  memasukan  dan menyimpan  data[2].  Salah  satu  sistem  presensi  melakukan pengenalan  pola  wajah,  yang  dimana  terdapat  bagian-bagian yang cukup unik dan berbeda pada setiap orang. Dengan adanya metode  klasifikasi  Haar  yang  digunakan  oleh  sistem  presensi projek  ini,  mengenali  pola  wajah  lebih  mudah  dengan pemberian ID pada setiap wajah orang yang sudah dikenali.

## II. M ETODE
Gambar 1. Flowchart Sistem

## Sistem Presensi Mahasiswa Berbasis Realtime Kamera Metode Klasifikasi Haar
Aldiansyah Famni Saputra 1 , Cahyo Darujati 2
Jurusan Sistem Komputer, Universitas Narotama Surabaya, Jl. Arief Rachman Hakim 51, 60117, Indonesia
aldiansyah@fik.narotama.ac.id 1 , cahyod@fasilkom.narotama.ac.id 2 , Diterima: 22 Juli 2020; direvisi: 24 Agustus 2020; disetujui: 12 September 2020
Gambar  1  merupakan flowchart sistem  yang  menjelaskan cara  kerja  ESP32-Cam  dalam  mengenali  wajah,  mulai  dari input frame, image processing, ekstraksi fitur, pencocokan data sampel, sampai dengan publish data berupa nomor id hasil dari wajah  yang  dapat  dikenali  lalu  data  tersebut  dikirim  melalui broker mqtt
A. Image Processing Grayscale
Melakukan  pemrosesan  citra  dengan  tujuan  mengubah gambar asli ke citra grayscale dan dapat mempermudah kinerja sistem dalam pendeteksian letak wajah dengan batas satu warna yaitu pada warna abu-abu[3].
Gambar  skala  abu-abu  dapat  menjadi  hasil  pengukuran intensitas  cahaya  pada  setiap  piksel  berdasarkan  kombinasi frekuensi  tertentu  (atau  panjang  gelombang)  tertentu,  dan dalam kasus seperti itu monokromatik tepat ketika hanya satu frekuensi  (dalam  praktiknya,  pita  frekuensi  sempit)  yang ditangkap[4]. Frekuensi pada prinsipnya didapatkan dari mana saja  dalam  sebuah  spektrum  elektromagnetik  (misalnya  pada Inframerah, cahaya tampak, ultraviolet, dll.)[5].

## B. Ekstraksi Fitur dan Pencocokan dengan Haar
Ekstraksi fitur merupakan suatu pengambilan fitur dari suatu bentuk  yang  nantinya  nilai  yang  didapatkan  akan  dianalisa untuk  proses  selanjutnya[6].  Ekstraksi  fitur  dilakukan  dengan cara  menghitung  jumlah  titik  atau  piksel  yang  ditemui  dalam setiap  pengecekan[7].  Pengecekan  dilakukan  dalam  berbagai arah koordinat kartesian dari citra digital yang dianalisis, yaitu vertikal, horizontal, diagonal kanan, dan diagonal kiri[8]. Fitur yang  didapat  dari  sebuah  citra  merupakan  ciri  khas  pembeda dengan citra-citra yang lain[9].
Pencocokan  dilakukan  dengan  memanfaatkan  klasifikasi haar dalam  membedakan  suatu  frame  dan  memeriksa  apakah suatu wilayah tertentu dari frame tersebut terlihat seperti wajah atau  tidak[5].  Jika  frame  itu  berbentuk  wajah  maka  akan langsung membuat kotak disekitar area yang merupakan wajah pada frame tersebut[10].

## C. Data Sampel
Data  sampel  ini  diambil  pada  saat enroll wajah  yang disimpan didalam Flash Memory pada ESP32 untuk membantu sistem mengenali wajah pada saat streaming video. Pada tabel I   menunjukkan   bahwa   pada    projek   perancangan  sistem
Gambar 2.  Klasifikasi Haar
presensi berbasis realtime kamera, terdapat total lima nama mahasiswa  mulai  dari  mahasiswa  dengan  nama  Elvina,  Puji, Abdul,  Aldiansyah,  dan  Nuril,  dari  kelima  nama  mahasiswa tersebut nantinya akan dilakukan proses pengujian pada setiap mahasiswa  melalui streaming video,  kelima nama  mahasiswa tersebut  mempunyai  masing-masing  25  data  sampel  id,  untuk mahasiswa dengan nama Elvina mempunyai sampel id dari 51 sampai  75,  untuk  mahasiswa  dengan  nama  Puji  mempunyai sampel id dari 76 sampai 100, untuk mahasiswa dengan nama Abdul  mempunyai  sampel  id  dari  26  sampai  50,  untuk mahasiswa dengan nama Aldiansyah mempunyai sampel id dari 1 sampai 25, untuk mahasiswa dengan nama Nuril mempunyai sampel id dari 101 sampai 125. jadi dapat disimpulkan bahwa jumlah  keseluruhan  dari  data  sampel  id  untuk  kelima  nama mahasiswa  mencapai  total  125  data  sampel    id  dan  telah tersimpan pada Flash Memory ESP32-Cam. Data yang disimpan di Flash Memory akan tetap tersimpan dan tidak terhapus walaupun ESP32 dimatikan, ESP32 sendiri mempunyai Flash  Memory dengan  ukuran  4MB, Flash Memory sendiri dan lebih dikenal dengan istilah EEPROM [12]. Kuantitas  dari  data  sampel  sangat  menentukan  tingkat keakuratan pada proses pengujian nantinya[11].
Gambar  3  adalah  beberapa  contoh  data  sampel  yang ditunjukkan untuk mahasiswa dengan nama Aldiansyah.

## T ABEL I

## TABEL DATA SAMPEL
No ID Nama 1 51~75 Elvina 2 76~100 Puji 3 26~50 Abdul 4 1~25 Aldiansyah 5 101~125 Nuril
Gambar 3.  Beberapa data sampel untuk Aldiansyah

## D. Publish MQTT
Publish adalah  istilah  lain  untuk  mengirim  data  melalui protokol MQTT  tentunya  harus  terkoneksi  internet  terlebih dahulu, protokol MQTT ini memerlukan suatu broker sebagai tempat  lalu  lintas  data  yang  masuk  maupun  keluar.  MQTT banyak  digunakan  untuk  keperluan Internet  of  Things [13]. Sedangkan Subscribe adalah istilah lain untuk menerima data dari broker MQTT yang sudah terkoneksi.
MQTT (MQ  Telemetry  Transport  atau  Message  Queuing Telemetry  Transport) adalah OASIS  terbuka  dan  standar  ISO (ISO / IEC 20922) yang ringan, menerbitkan protokol jaringan berlangganan  yang  mengangkut  pesan  antar  perangkat. Protokol biasanya berjalan melalui TCP / IP; namun, protokol jaringan  apa  pun  yang  menyediakan  koneksi  dua  arah,  tanpa kehilangan,  dua  arah  dapat  mendukung  MQTT. Protokol jaringan ini dirancang untuk koneksi dengan lokasi terpencil di mana  "jejak  kode  kecil"  diperlukan  atau bandwidth jaringan terbatas[13].
Protocol  MQTT  ini  menggunakan  konsep publish atau subscribe , Pusat komunikasi ada di MQTT broker , broker ini bertanggung  jawab  atas  terkirimnya  semua  pesan  termasuk jalur  distribusinya.  Setiap client yang  mengirim  pesan  ke broker ,  termasuk  juga  mengirimkan topic ke  dalam  pesan tersebut. Topic merupakan  bagian  dari routing  information untuk broker -nya.  Tiap  klien  yang  menginginkan  menerima pesan, bisa meng- subscribe ke suatu topic tertentu dan broker akan  mengirimkan  semua message yang  cocok  dengan  pola (pattern) topic tersebut kepada client yang sesuai. Banyak penyedia layanan broker MQTT gratis dan juga ada yang disediakan versi browser untuk mencoba langsung, salah satu penyedia layanan broker gratis adalah milik HiveMQ yang bekerja pada port Websocket 8000 dan port TCP 1883.

## E. Webpage
Webpage adalah  sebuah  halaman web yang  pembuatannya bertujuan untuk menyampaikan informasi kepada pengunjung webpage secara tulisan maupun berupa media foto/video.
Gambar 4. Broker gratis HiveMQ
Gambar 5.  Diagram lalu lintas data pada HiveMQ
Gambar  6  merupakan  struktur  elemen  yang  umumnya digunakan  pada webpage yang  meliputi  berbagai  jenis tag mulai  dari tag  html,  head,  style  css,  script  javascript,  body . Sebuah webpage ditulis  dengan  bahasa  html  sebagai  wadah utama  yang  hampir  semua  elemen  untuk  isi webpage ada  di dalam tag  body ,  sedangkan  untuk style css sebagai  penghias page agar  tampilan webpage terlihat responsif sekaligus menarik bagi pengunjung webpage [15], dan javascript sebagai tambahan event tertentu seperti onClick event yang fungsinya jika script ini  diletakan  pada  suatu button ,  maka  yang  terjadi jika button itu  diklik  akan  mengaktifkan onClick  event [16], seperti webpage yang digunakan dalam projek sistem presensi mahasiswa  berbasis realtime kamera  ini  juga  menggunakan onClick  event pada  setiap button mulai  dari button  connect, button subscribe, dan button disconnect yang ditampilkan pada gambar 7.
Webpage yang  menarik  selain  memberikan  informasi,  juga didesain  secara  rapi  agar  pengunjung  tidak  jenuh  membaca sebuah artikel di webpage [14].
Pertama kali untuk mengkoneksikan webpage dengan broker hanya  dengan  menekan  tombol connect ,  tombol connect ini akan  mencoba  tersambung  dengan address  broker tentunya harus  dengan  koneksi  internet,  setelah  terkoneksi  hal  yang dilakukan  selanjutnya  adalah subscribe . Webpage akan menunggu ESP32-Cam untuk mengirim data.
Gambar 6.  Struktur elemen umum pada webpage
Gambar 7.  Contoh webpage yang digunakan projek ini

## F. ESP32-Cam
ESP32-Cam adalah papan pengembang mode ganda WiFi + Bluetooth yang  menggunakan  antena  dan  ini  papan  PCB berbasis chip ESP32.
ESP32-Cam  umumnya  digunakan  untuk  berbagai  macam IoT  aplikasi,  dikarekanan  cocok  untuk  alat  rumah  pintar, pengendali  sekaligus  memonitori wireless ,  identifikasi wireless , dan aplikasi IoT lainnya yang menggunakan jaringan wireless maupun bluetooth [12].
ESP32-CAM  adalah  mikrokontroler  berfitur  lengkap  yang juga  memiliki  kamera  video  terintegrasi  dan  soket  kartu microSD. Ini murah dan mudah digunakan, dan sangat cocok untuk  perangkat  IoT  yang  membutuhkan  kamera  dengan fungsi-fungsi  canggih  seperti  pelacakan  dan  pengenalan gambar[17].
ESP32-Cam adalah modul kamera yang sangat kecil dengan chip  ESP32-S  yang  harganya  sekitar  $  10.  Selain  kamera OV2640, dan beberapa GPIO untuk menghubungkan periperal , juga dilengkapi slot kartu microSD yang dapat berguna untuk menyimpan  gambar  yang  diambil  dengan  kamera  atau  untuk menyimpan file untuk melayani klien[18].
Sepenuhnya sesuai dengan standar WiFi 802.11b / g / n / e / i  dan Bluetooth 4.2,  dapat  digunakan  sebagai  mode  master untuk  membangun  pengontrol  jaringan  independen,  atau sebagai client MCU host lain untuk menambahkan kemampuan jaringan ke perangkat yang ada[13].
Gambar 8.  ESP32-Cam
Gambar 9.  Pin ESP32-Cam
Gambar  9  merupakan  pinout  dari  ESP32-Cam  yang menyediakan  pin  digital  sebanyak  8  pin  dan  pin  analog sebanyak 40 pin.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Berbagai  macam  kendala  sering  terjadi  pada  saat membutuhkan  hasil  yang  bagus  untuk  mengenali  wajah mahasiswa  dengan  tingkat  keakuratan  tinggi,  semisal  dalam pengambilan  data  sampel  dan  pada  saat  pengujian  dengan streaming video,  kendala  yang  muncul  adalah  dibutuhkannya kecukupan  nilai  kecerahan  yang  sesuai  dan  jarak  yang  tepat agar wajah bisa dikenali oleh sistem ESP32-Cam dalam projek sistem presensi mahasiswa berbasis realtime kamera ini.
Tingkat kecerahan dan jarak antara sistem dengan mahasiswa yang diterapkan pada proses pengujian dengan streaming video akan ditampilkan pada gambar berikut ini.
Data sampel yang ada, diperoleh dari tingkat kecerahan yang berbeda,  pada  gambar  10  menampilkan  skala  batas pengambilan data sampel mulai dari skala tingkat kecerahan +2 sampai  skala  tingkat  kecerahan  -2.  Dalam  pengujian  dengan streaming video, sistem mampu mengenali wajah pada kisaran skala tingkat kecerahan tersebut yang menjadi salah satu faktor yang mempengaruhi tingkat keakuratan.
Gambar 10.  Tingkat Kecerahan
Gambar 11.  Jarak ESP32-Cam dengan Mahasiswa
Gambar 11 menampilkan skala jarak yang penulis uji, yaitu antara ESP32-Cam sampai ke mahasiswa dengan variasi jarak yang  berbeda  mulai  dari  15cm  sampai  dengan  30cm  dan hasilnya  adalah  sistem  presensi  mahasiswa  ini  mampu mengenali wajah dengan baik dalam skala jarak antara 15 cm sampai dengan 30 cm.
Pada  gambar  12  diambil  ketika  proses  pengujian  dengan streaming video pada mahasiswa dengan nama aldiansyah dan menunjukkan kecocokan pada sampel yang mempunyai nomor id  1  dengan  tingkat  kecerahan  (0)  dan  dengan  jarak  (15cm), pada  gambar  13  menunjukkan  kecocokan  pada  sampel  yang mempunyai  nomor  id  2  dengan  tingkat  kecerahan  (1)  dan dengan  jarak  (20cm),  dan  pada  gambar  14  menunjukkan kecocokan  pada  sampel  yang  mempunyai  nomor  id 3  dengan tingkat kecerahan (-1) dan dengan jarak (30cm).
Gambar 12.  Kecerahan (0), Jarak (15cm)
Gambar 13.  Kecerahan (1), Jarak (20cm)
Gambar 14.  Kecerhan (-1), Jarak (30cm)
= × 100% [1] Rumus  [1]  tersebut  digunakan  untuk  menghitung  tingkat keakuratan berdasarkan total jumlah pengujian. Variabel a pada rumus tersebut menunjukkan tingkat keakuratan, untuk mencari tingkat keakuratan diperlukan data sampel yang dilambangkan dengan variabel n dan jika ada yang berhasil dikenali langkah selanjutnya adalah data yang berhasil dikenali tersebut dibagi dengan  jumlah  keseluruhan  dari  proses  pengujian  yaitu sebanyak 20 pengujian dan langkah terakhir dikalikan dengan 100% untuk mendapatkan tingkat keakuratan.
Hasil yang diperoleh dari tingkat keakuratan sangat bervariasi mulai  dari  80%-100%  dalam  kombinasi  dari  kondisi  tingkat kecerahan  dan  jarak  yang  berbeda  disajikan  pada  tabel  II sampai tabel V ini.
Hasil akhir dari projek ini adalah mampu menampilkan output dari ESP32-Cam ke dalam sebuah webpage akademik dengan

## T ABEL II

## TABEL DATA  KEAKURATAN PADA SETIAP TINGKAT KECERAHAN
DALAM JARAK 15 CM No Kecerahan Jarak Keakuratan 1 -2 15 cm 85% 2 -1 15 cm 90% 3 0 15 cm 95% 4 1 15 cm 90% 5 2 15 cm 85% T ABEL III

## TABEL DATA  KEAKURATAN PADA SETIAP TINGKAT KECERAHAN
DALAM JARAK 20 CM No Kecerahan Jarak Keakuratan 1 -2 20 cm 90% 2 -1 20 cm 95% 3 0 20 cm 100% 4 1 20 cm 95% 5 2 20 cm 90% T ABEL IV

## TABEL DATA  KEAKURATAN PADA SETIAP TINGKAT KECERAHAN
PADA JARAK 25 CM No Kecerahan Jarak Keakuratan 1 -2 25 cm 85% 2 -1 25 cm 90% 3 0 25 cm 95% 4 1 25 cm 90% 5 2 25 cm 85% T ABEL V TABEL DATA  KEAKURATAN PADA SETIAP TINGKAT KECERAHAN PADA JARAK 30 CM No Kecerahan Jarak Keakuratan 1 -2 30 cm 80% 2 -1 30 cm 85% 3 0 30 cm 90% 4 1 30 cm 85% 5 2 30 cm 80%
bantuan library  mqtt dengan script seperti client.connect , client.publish dan client.subscribe .
Skema  koneksi  pada  gambar  15  membutuhkan  masing- masing  ESP32-Cam  dan  laptop  yang  menampilkan webpage terkoneksi  dengan  jaringan  internet  terlebih  dahulu  agar  bisa tersambung ke layanan broker gratis HiveMQ. Setelah ESP32- Cam berhasil mengenali wajah dari mahasiswa selama proses pengujian  dalam streaming video,  akan  segera  mengirim javascript client.publish berupa  nomor  id  sampel  ke  layanan broker gratis HiveMQ.
Sistem  presensi  mahasiswa  berbasis realtime kamera  ini menggunakan username dan password serta  topik subscribe yang  dibuat  khusus  untuk  proses  pengujian  dengan  adanya properti javascript  client.connect yang  berguna  untuk  bisa saling  terkoneksi  antara  ESP32-Cam  dengan  laptop  yang menampilkan webpag e tersebut.
Gambar  16  menampikan  hasil webpage akademik  buatan penulis yang bertujuan untuk menampilkan output dari ESP32- Cam  dalam  proses  pengujian,  dengan  memanfaatkan  adanya library mqtt , dan juga dengan memanfaatkan adanya javascript client.subscribe yang fungsinya adalah menunggu pesan yang diterima  dari output ESP32-Cam  dan  langsung  mencocokkan adanya  kesamaan  dengan  pesan  yang  telah  ditulis  pada javascript . Gambar  17  merupakan  tampilan webpage ketika  kelima mahasiswa hadir dan wajah-wajah kelima mahasiswa tersebut juga  berhasil  dikenali  oleh  sistem  ESP32-Cam.  Pada  bagian bawah  merupakan  pesan monitor yang  fungsinya  untuk menampilkan  nama  topik  yang  telah  di subscribe dan  juga
Gambar 15.  Skema koneksi ke broker mqtt
Gambar 16.  Tampilan webpage akademik
menampilkan pesan yang dikirim ke topik yang sama. Terlihat berbagai macam sampel id yang berhasil dikirim oleh ESP32- Cam ke webpage melalui topik aldi/nemu yang dibuat khusus oleh penulis.
Pada  gambar  18  adalah  hasil  tampilan  layar  penuh  pada bagian pesan monitor yang menampilkan nama topik yang telah di subscribe dan pesan yang diterima berupa nomor sampel id, pesan monitor ini  berada  didalam webpage sistem  presensi mahasiswa pada saat proses pengujian dengan streaming video. Terlihat  berbagai  macam  pesan  yang  diterima  melalui client.subscribe dan langsung ditampilkan pada pesan monitor, yang  telah  dikirim  oleh  sistem  ESP32-Cam  melalui client.publish, yang semua pesan-pesan itu merupakan nomor sampel  id  untuk  wajah  pada  masing-masing  mahasiswa  yang cocok  dengan  data  sampel  dan  telah  berhasil  dikenali  dalam proses pengujian dengan streaming video.
Pada gambar 18 menampilkan berbagai macam nomor id pada
Gambar 17.  Tampilan webpage akademik ketika semua hadir
Gambar 18.  Tampilan penuh pada pesan saat pengujian streaming
pesan monitor yang  telah  dikirim  oleh  sistem  ESP32-Cam berurutan  dari  nomor yang  baru  diterima  sampai  nomor yang sudah  lama    diterima,  nomor  tersebut    mulai  dari  nomor  id 107,119, 124, 29, 44, 32, 37, 26, 23, 61, 3, 9, 79, 51, 101, 88, 67, 57, 92, 41, 12, 18, 7, 37, 34, 21, 77, 65, 59, 5, dan 9.
Mahasiswa dengan nama Elvina mempunya nomor id mulai dari 51 sampai dengan nomor id 75, maka untuk nomor id yang diterima  dari  sistem  ESP32-Cam  mulai dari  nomor  id 61,  51, 67, 57, 65, dan 59 mewakili mahasiswa dengan nama Elvina, kemudian di dalam webpage akan langsung mengubah warna pada latar belakang nama tersebut menjadi warna hijau.
Mahasiswa  dengan  nama  Puji  mempunya  nomor  id  mulai dari  76  sampai  dengan  nomor  id  100,  maka  untuk  nomor  id yang diterima dari sistem ESP32-Cam mulai dari nomor id 79, 88,  92,  dan  77  mewakili  mahasiswa  dengan  nama  Puji, kemudian di dalam webpage akan langsung mengubah warna pada latar belakang nama tersebut menjadi warna hijau.
Mahasiswa dengan nama Abdul mempunya nomor id mulai dari 26 sampai dengan nomor id 50, maka untuk nomor id yang diterima  dari  sistem  ESP32-Cam  mulai dari  nomor  id 29,  44, 32, 37, 26, 23, 41, 37, 34, dan 21 mewakili mahasiswa dengan nama  Abdul,  kemudian  di  dalam webpage akan  langsung mengubah  warna  pada  latar  belakang  nama  tersebut  menjadi warna hijau.
Mahasiswa dengan nama Aldiansyah mempunya nomor id mulai dari 1 sampai dengan nomor id 25, maka untuk nomor id yang diterima dari sistem ESP32-Cam mulai dari nomor id 3, 9, 12,  18,  7,  5,  dan  9  mewakili  mahasiswa  dengan  nama Aldiansyah,  kemudian  di  dalam webpage akan  langsung mengubah  warna  pada  latar  belakang  nama  tersebut  menjadi warna hijau.
Mahasiswa dengan nama Nuril mempunya nomor id mulai dari  101  sampai  dengan  nomor  id 125,  maka untuk  nomor  id yang diterima dari sistem ESP32-Cam mulai dari nomor id 107, 119,  124,  dan  101  mewakili  mahasisw  dengan  nama  Nuril, kemudian di dalam webpage akan langsung mengubah warna pada latar belakang nama tersebut menjadi warna hijau.
Semua  nomor  id  yang  berhasil  diterima  dari  ESP32-Cam dan ditampilkan di webpage tersebut  masing-masing mewakili salah  satu  dari  kelima  nama  mahasiswa  yaitu  Elvina,  Puji, Abdul,  Aldiansyah,  dan  Nuril,  yang  akan  ditampilkan  dalam bentuk tabel VI ini.

## T ABEL VI
TABEL NOMOR ID YANG DITERIMA DARI ESP32-CAM No Nomor ID Nama Mahasiswa 1 61, 51, 67, 57, 65, dan 59 Elvina 2 79, 88, 92, dan 77 Puji 3 29, 44, 32, 37, 26, 23, 41, 37, 34, dan 21 Abdul 4 3, 9, 12, 18, 7, 5, dan 9 Aldiansyah 5 107, 119, 124, dan 101 Nuril

## IV. P ENUTUP

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  pengujian  yang  dilakukan  dalam perancangan  sistem  presensi  mahasiswa  berbasis realtime kamera  dengan  metode  klasifikasi  haar,  dilihat  dari  hasil penelitian dan apa yang sudah dibahas sebelumnya, maka dapat disimpulkan bahwa sistem presensi bisa dilakukan menggunakan  ESP32-Cam  yang  memanfaatkan  metode klasifikasi haar dalam menemukan daerah yang termasuk wajah dan mampu memcocokkan dengan data sampel sehingga bisa mengenali wajah mahasiswa dalam berbagai kondisi yang bisa memengaruhi,  misalnya  pada  tingkat  kecerahan  dan  jarak antara  sistem  ESP32-Cam  dengan  mahasiswa  saat streaming video,  sehingga  dalam  proses  uji  tingkat  keakuratan  dengan pengujian  sebanyak  20  kali  pengujian  untuk  mahasiswa ditemukan beragam tingkat keakuratan mulai dari 80% sampai 100%.
Berdasarkan  pengujian  pada webpage buatan  penulis  dapat disimpulkan bahwa komunikasi dapat dilakukan antara sistem ESP32-Cam dengan laptop yang menampilkan webpage yang masing-masing terhubung dengan koneksi internet dan dengan adanya  penyedia  layanan broker gratis  dari  HiveMQ  yang digunakan  sebagai  tempat transfer data  selama  proses pengujian  untuk  menampilkan  hasil output berupa  nomor sampel  id  setiap  wajah  mahasiswa  yang  tersimpan  didalam Flash Memory dari sistem ESP32-Cam.
B. Saran
Saran  pertama  yang  bisa  diberikan  untuk  penelitian kedepannya adalah untuk mencoba menggunakan kamera yang mempunyai resolusi lebih tinggi dari ESP32-Cam, dikarenakan pada  ESP32-Cam  yang  digunakan  pada  pengujian  projek sistem  presensi  mahasiswa  hanya  dibekali  dengan  kamera beresolusi 2MP, dan ESP32-Cam hanya dibekali dengan Flash Memory yang ukurannya adalah 4MB.
Saran  kedua  yang  bisa  diberikan  untuk  penelitian kedepannya  adalah  mampu  mencari  faktor  lain  yang  dapat mempengaruhi  tingkat  keakuratan  dalam  mengenali  wajah, selain  dari  yang  telah  dibahas  sebelumnya  oleh  penulis  yaitu faktor  tingkat  kecerahan  dan  jarak  antara  sistem  ESP32-Cam dengan mahasiswa.
Saran  ketiga  yang  bisa  diberikan  untuk  penelitian kedepannya adalah adanya penambahan desain pada webpage dengan menambah tag html , style css, dan juga script javascript pada tampilan web agar terlihat lebih menarik.
Saran  keempat  yang  bisa  diberikan  untuk  penelitian kedepannya  adalah  adanya  sebuah database yang  terkoneksi dengan webpage , fungsinya untuk menyimpan data mahasiswa yang nantinya bisa disetorkan ke fakultas, karena pada projek sistem presensi mahasiswa yang dibuat penulis ini masih belum terkoneksi ke database .
Saran  kelima  yang  bisa  diberikan  untuk  penelitian kedepannya  adalah  adanya  penambahan  mahasiswa  dan  juga penambahan  data  sampel  pada  setiap  mahasiswa  tambahan tersebut karena pada projek sistem presensi yang dibuat penulis ini hanya menggunakan 125 total keseluruhan data sampel pada kelima mahasiswa.

## V. K UTIPAN
[1] Y. H. Huang and C. S. Fuh, “Face Detection and Smile Detection,” Proc. IPPR Conf. Comput. Vision, Graph. Image Porc. Shitou,
Taiwan, A , vol. 5, p. 108, 2007.
[2] Nerissa, “Real-time system overview,” pp. 1–9, 2009.
[3] P. Prabhu, “DIGITAL IMAGE PROCESSING TECHNIQUES,” no. May 2016, 2017.
[4] C. Suhery and I. Ruslianto, “Identifikasi Wajah Manusia untuk Sistem Monitoring Kehadiran Perkuliahan menggunakan Ekstraksi
Fitur Principal Component Analysis (PCA),” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 3, no. 1, p. 9, 2017, doi: 10.26418/jp.v3i1.19792.
[5] S. Sriram and B. Illuri, “Real Time Smile Detection using Haar Classifiers on SoC,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 104, no. 10, pp. 30– 34, 2014, doi: 10.5120/18240-9297.
[6] R. Padilla, C. C. Filho, and M. Costa, “Evaluation of haar cascade classifiers designed for face detection,” J. WASET , vol. 6, no. 4, pp. 323–326, 2012.
[7] H. Santoso, A. Harjoko, and A. Eko, “Efficient K-Nearest Neighbor Searches for Multiple-Face Recognition in the Classroom based on Three Levels DWT-PCA,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 8, no. 11, pp. 112–122, 2017, doi: 10.14569/ijacsa.2017.081115.
[8] A. A. Tamimi, O. N. Al-Allaf, and M. A. Alia, “Eigen Faces and Principle Component Analysis for Face Recognition Systems: A Comparative Study,” Int. J. Comput. Technol. , vol. 14, no. 4, pp. 5650–5660, 2015, doi: 10.24297/ijct.v14i4.1967.
[9] M. Slavkovic and D. Jevtic, “Face recognition using eigenface approach,” Serbian J. Electr. Eng. , vol. 9, no. 1, pp. 121–130, 2012, doi: 10.2298/sjee1201121s.
[10] S. Singh, “Facial Expression Detection and Recognition Haar Cascade Classifier and Fisherface Algorithm,” pp. 1–3, 2019.
[11] Derisma, “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Sistem Pengenalan
Wajah Menggunakan Metode Eigenface pada Perangkat Mobile
Berbasis Android,” J. Politek. Caltex Riau , vol. 2, no. 2, pp. 127– 136, 2016.
[12] S. A.-T. Technology Co, “ESP32-CAM Wi -Fi +BT SoC Modul e V1. 0,” pp. 1–2, 2017.
[13] N. R. Ahsy, A. Bhawiyuga, and D. P. Kartikasari, “Implementasi
Sistem Kontrol dan Monitoring Smart Home Menggunakan Integrasi Protokol Websocket dan MQTT,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 4, 2019.
[14] Y. Sen Sun, B. Qiu, and Q. S. Li, “Pemanfaatan Sistem Informasi Perpustakaan Digital Berbasis Website Untuk Para Penulis,” Adv.
Mater. Res. , vol. 756–759, no. 1, pp. 138–140, 2013, doi: 10.4028/www.scientific.net/AMR.756-759.138.
[15] Y. A. Binarso, E. A. Sarwoko, and N. bahtiar Ba, “434-853-1-Sm,”
Pembang. Sist. Inf. Alumni Berbas. Web Pada Progr. Stud. Tek. Inform. Univ. Diponegoro , vol. 1, no. 1, pp. 72–84, 2012.
[16] F. Constantianus and B. Suteja, “Analisa dan Desain Sistem Bimbingan Tugas Akhir Berbasis Web dengan Studi Kasus Fakultas Teknologi Informasi,” J. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 93–106, 2005.
[17] F. N. Iksan and G. Tjahjadi, “Perancangan Stop Kontak Pengendali Energi Listrik Dengan Sisitem Keamanan Hubung Singkat Dan Fitur Notifikasi Berbasis Internet of Thins (IoT),” J. Elektro , vol. 11, no. 2, pp. 83–92, 2018.
[18] A. Setiawan and A. I. Purnamasari, “Pengembangan Passive Infrared Sensor (PIR) HC-SR501 dengan Microcontrollers ESP32- CAM Berbasiskan Internet of Things (IoT) dan Smart Home sebagai Deteksi Gerak untuk Keamanan Perumahan,” Pros. Semin. Nas. Sist. Inf. dan Teknol. , pp. 148–154, 2019.

## TENTANG PENULIS
Aldiansyah  Famni  Saputra,  yang biasa dipanggil dengan nama Aldi lahir  di  Surabaya  pada  tanggal  15 Juni  1998.  Alamat  tempat  tinggal penulis  di  Perumahan  Taman Anggun  Sejahtera  III  Blok  N6 Nomor  24  Wonoayu,  Sidoarjo. Penulis  menempuh  Pendidikan
formal  secara  berturut-turut  di  TK  Al-Utsmaniyah  Surabaya (2003-2004) SDN Petemon XIII Surabaya (2004-2010), SMPN 10 Surabaya (2010-2014), SMK Barunawati Surabaya Jurusan Multimedia (2014-2016). Pada tahun 2016, penulis melanjutkan Pendidikan S1 di Program Studi Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Narotama Surabaya.