## Identifikasi Wajah Manusia untuk Sistem Monitoring Kehadiran Perkuliahan menggunakan Ekstraksi Fitur Principal Component Analysis (PCA)
Cucu Suhery #1 , Ikhwan Ruslianto *2
# Prodi Sistem Komputer Fakultas MIPA, Universitas Tanjungpura Jalan Prof. Hadari Nawawi Pontianak
1 csuhery@siskom.untan.ac.id
* Universitas Tanjungpura Jalan Prof. Hadari Nawawi Pontianak
2 ikhwanruslianto@siskom.untan.ac.id
Abstrak —  Berbagai  sistem  monitoring  presensi  yang  ada memiliki  kekurangan  dan  kelebihan  masing-masing,  dan perlu    untuk  terus  dikembangkan  sehingga  memudahkan dalam  proses  pengolahan  datanya.  Pada  penelitian  ini dikembangkan suatu sistem monitoring presensi menggunakan  deteksi  wajah  manusia  yang  diintegrasikan dengan basis  data menggunakan  bahasa  pemrograman Python dan library  opencv. Akuisisi  data  citra  dilakukan dengan  ponsel android, kemudian  citra  tersebut  dideteksi dan  dipotong  sehingga  hanya  didapat  bagian  wajah  saja. Deteksi wajah menggunakan metode Haar-Cascade Classifier, kemudian ekstraksi fitur dilakukan menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA). Hasil dari PCA diberi label sesuai dengan data manusia yang ada pada basis data .  Semua  citra  yang  telah  memiliki  nilai  PCA  dan tersimpan  di basis  data akan  dicari  kemiripannya  dengan citra  wajah  pada  proses  pengujian  menggunakan  metoda Euclidian  Distance .  Pada  penelitian  ini basis  data yang digunakan  yaitu  MySQL.  Hasil  deteksi  citra  wajah  pada proses  pelatihan  memiliki  tingkat  keberhasilan  100%  dan hasil  identifikasi  wajah  pada  proses  pengujian  memiliki tingkat keberhasilan 90%. .
Kata kunci — android , haar-cascade classifier , principal component analysis, euclidian distance, MySQL, sistem monitoring presensi , deteksi wajah

## I. P ENDAHULUAN
Seiring  perkembangan  teknologi,  sistem  monitoring presensi  mulai  beralih  dengan  menggunakan  sidik  jari sebagai  bentuk  monitoring  dan  validasi  seseorang  dalam suatu  kegiatan.  Proses  dari  sistem  presensi  ini  dilakukan dengan  menggunakan  sebuah  mesin  pengenal  sidik  jari yang  dipasang  pada  sebuah  tempat  atau  ruangan.  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.  Permasalahan  lain  adalah  kondisi  jari  yang dideteksi  harus  dalam  keadaan  bersih  karena  ketika  ada derau  pada  sidik  jari,  biasanya  sistem  sulit  untuk mencocokan  data  sidik  jari  yang  ada  dalam basis  data . selain  itu  posisi  letak  jari  yang  tidak  pas  pada  mesin
pengenal sidik jari dapat membuat sistem juga tidak dapat mengindentifikasi jari tersebut.
Perkembangan  sistem  monitoring  presensi  pada tingkat  sekolah  atau  kampus  juga  mulai  merambah melalui  identifikasi  wajah,  pada  sebuah  ruangan  dapat dipasang sebuah kamera yang berfungsi untuk mengindentifikasi  wajah  dari  siswa  atau  mahasiswa  yang sedang  mengikuti  proses  belajar  mengajar.  Akan  tetapi sistem  ini  memerlukan  jumlah  kamera  yang  banyak karena  kondisi  kamera  yang  statis  membuat  banyak kamera  harus  terpasang  diberbagai  sudut  agar  semua siswa atau mahasiswa teridentifikasi.
Penelitian yang pernah dilakukan tentang perbandingan  metode  identifikasi  wajah  manusia  yaitu Local  Binarry  Pattern  Histogram (LBPH), Principal Component  Analysis (PCA)  dan Linear  Discriminant Analysis (LDA)  pada  perangkat  handphone  berbasis Android [1]. Hasil penelitian memiliki tingkat keberhasilan 72% sehingga metode Local Binarry Pattern Histogram cocok  digunakan  untuk  identifikasi  wajah manusia pada handphone berbasis android.
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  penelitian  tentang sistem  monitoring  presensi  menggunakan  identifikasi wajah manusia dapat dikembangkan dengan menggunakan  handphone  berbasis  android  sebagai perangkat  akuisisi  citra  wajah  untuk  proses  pelatihan. Proses  deteksi  pada  tahap  pengujian  dengan  webcam dapat  dilakukan  dengan Haar-Cascade  Classifier dan menggunakan bahasa pemrograman Python karena proses komputasi  yang  sangat  besar  sehingga  proses  identifikasi dan presensi kehadiran dapat dilakukan dengan cepat dan akurat.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Sistem Absensi Wajah menggunakan PCA
Penelitian ini menggunakan metode Principal Component  Analysis (PCA) sebagai salah satu cara untuk mereduksi  citra  pada  saat  proses  ekstraksi  fitur. Sedangkan  algoritma  yang  digunakan  untuk  melakukan identifikasi  menggunakan  eigenface.  Keunggulan  sistem absensi  ini  dapat  melakukan  identifikasinya  secara
realtime  melalui  webcam  dengan  waktu  rata-rata identifikasi  0,25  ms.  Akan  tetapi,  karena  identifikasi wajah  tersebut  menggunakan  webcam,  posisi  wajah  yang dikenali  harus  dalam  posisi  simetris  dengan  webcam  dan dibutuhkan  lebih  dari  satu  perangkat  webcam  apabila digunakan pada tiap ruangan [2].

## B. Perbandingan metode Identifikasi Wajah secara Realtime
Penelitian yang dilakukan Wijaya pada tahun 2014 ini bertujuan  untuk  mengetahui  perbandingan  identifikasi wajah  pada  handphone  android  antara  metode Local Binarry Pattern Histogram (LBPH), Principal Component Analysis (PCA) dan Linear Discriminant Analysis (LDA) [1].
Hasil  perbandingan  metode-metode  identifikasi  wajah manusia  pada  perangkat handphone android  dari penelitian  yang  telah  dilakukan  yaitu  metode Local Binarry  Pattern  Histogram (LBPH)  memiliki  tingkat keberhasilan  paling  baik  sebesar  72%  dan  dapat mengenali  wajah  manusia  dalam  waktu  5  detik. Kekurangan  dari  metode  yang  diterapkan  pada  penelitian tersebut  adalah  persentase  identifikasi  yang  hanya  72% sehingga  memungkinkan  masih  besarnya  peluang  error yang terjadi dalam proses identifikasi.

## C. Aplikasi Absensi Kuliah berbasis Identifikasi Wajah menggunakan metode Gabor Wavelet.
Penelitian  ini  menggunakan  metode Gabor  Wavelet sebagai  ekstraksi  fitur.  Sedangkan  untuk  proses  mencari nilai  kemiripan  menggunakan  metode similarity sehingga konvolusi  akan  menghasilkan  titik-titik  dengan  nilai tertentu  yang  disebut  sebagai gabor  jet  response .  Titik- titik gabor jet response dari citra database dan citra yang akan
dikenali dibandingkan  dengan  menerapkan  prosedur graph matching  similarity ,  yaitu  dengan  memaksimalkan kemiripan magnitude  Gabor antara graph  model wajah citra video dengan citra pada database .
Hasil  pengujian  terbaik  dengan  variasi  pose  wajah yaitu  pada  pose  frontal  dengan  persentase  pengenalan benar 97%.
2)  Hasil  pengujian  terbaik  dengan  variasi  jarak  wajah terhadap webcam yaitu  pada  jarak  ±  30  cm  dengan persentasepengenalan benar 92% [3].

## D. Sistem Presensi Berbasis Agoritma Eigenface dengan Metode Principal Component Analysis
Penelitian  yang  dilakukan  Wardoyo  pada  tahun  2014 menggunakan bahasa pemrograman Matlab sebagai editor dan  antarmuka  sistem  presensi.  Akusisi  citra  berupa pengambilan  citra  wajah  dengan  latar  belakang  yang seragam.
Pengujian  terdiri  dari  beberapa  jenis  yaitu  berdasar cahaya,  jarak  dan  ekspresi  wajah.  Adapun  tingkat keberhasilan sistem  presensi  dapat  dilihat  dari  persentase  sensivisitas
100%, spesifisitas 55.55 %, dan akurasi 69.33,  sedangkan tingkat  keberhasilan  proses  identifikasi  dengan  pengujian jarak  sebesar  33.33%,  hal  tersebut  didapat  dari  pengujian terhadap jarak 50cm, 100cm, dan 150cm
Tingkat  keberhasilan  proses  identifikasi  dengan berbagai  ekspresi  (normal,  senyum,  sedih,  terkejut  dan berkedip) sebesar 94.66%, hal tersebut berhasil dilakukan pada  citra  wajah  menghadap  depan,  pencahayaan  yang cukup dan menggunakan jarak 50cm [4].

## E. Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  citra digital erat kaitannya dengan sebuah citra. Citra yang dimaksud pada penelitian ini adalah citra digital  yang  merupakan  refresentasi  dari  sebuah  keadaan sebenarnya pada dunia  nyata dalam  bentuk susunan pixel dua  dimensi,  dan  dapat  diolah  pada  komputer.  Sebuah citra  kaya  akan  informasi  namun  seringkali    citra    yang kita    miliki  mengalami    penurunan  mutu  (degradasi), misalnya  mengandung    cacat  atau    derau  (noise), warnanya  terlalu  kontras,  kurang tajam,  kabur  ( blurring ), dan sebagainya. Citra yang mengalami penurunan kualitas tersebut dapat dilakukan berbagai proses perbaikan, untuk mendapatkan  kualitas  citra  yang  lebih  baik.  Proses  inilah yang disebut sebagai pengolahan citra digital [5].

## F. Segmentasi Citra
Segmentasi  merupakan  jenis  operasi  yang  bertujuan untuk  memecah  suatu  citra  ke  dalam  beberapa  segmen dengan suatu kriteria tertentu. Jenis operasi  ini  berkaitan erat dengan identifikasi pola [4].
Hasil  dari  segmentasi  citra  yaitu  memisahkan  obyek tertentu  dengan background nya.  Obyek  yang  dimaksud pada  penelitian  ini  adalah  wajah  manusia  yang  akan dikenali, sedangkan background nya adalah latar belakang yang tidak dibutuhkan untuk proses identifikasi. Proses pemisahan dapat dilakukan dengan membandingkan  derajat  kecerahan  antara  pixel-pixel yang  ada  pada  citra  sehingga  dapat  diputuskan  mana yang menjadi obyek mana yang menjadi background [6].

## G. Ekstraksi Fitur
Ekstraksi fitur merupakan suatu pengambilan ciri/feature  dari  suatu  bentuk  yang  nantinya  nilai  yang didapatkan  akan  dianalisis  untuk  proses  selanjutnya. Ekstraksi fitur dilakukan dengan cara menghitung jumlah titik  atau  piksel  yang  ditemui  dalam  setiap  pengecekan. Pengecekan  dilakukan  dalam  berbagai  arah    koordinat kartesian dari citra digital  yang dianalisis,  yaitu  vertikal, horizontal, diagonal kanan,  dan diagonal kiri. Fitur yang didapat  dari  sebuah  citra  merupakan  ciri  khas  pembeda dengan citra-citra yang lain [5].

## H. Pengenalan Pola (Pattern Recognition)
Pengenalan Pola ( Pattern Recognition ) dapat diartikan dengan segala kegiatan yang dilakukan untuk pengambilan  keputusan  atau  kesimpulan  berdasarkan pola-pola  kompleks  objek  atau  informasi[5].  Untuk
mengenali  pola  dari  sebuah  obyek,  dapat  menggunakan data-data  yang  ada  sebelumnya,  prinsip  kerjanya  meniru kemampuan  manusia  mengenali  objek-objek  berdasarkan ciri-ciri  dan  pengetahuan  yang  sudah  diamatinya  dari objek-objek  tersebut,  sehingga  informasi  yang  telah didapatkan  dari  data-data  sebelumnya  disimpan  dan ditetapkan sebagai ciri dari obyek tertentu.

## I. Deteksi Wajah
Secara  dasar    ada  empat  pendekatan  berbeda  dalam permasalahan deteksi wajah [8], yaitu:
1. Metode  berbasis  pengetahuan:  Aturan  didapatkan berdasarkan  pengetahuan  manusia  mengenai  fitur terdefinisi  dari  wajah  sesorang  manusia.  Mayoritas dari  aturan-aturan  ini  membahas  tentang  hubungan antar fitur.
2. Metode  invarian  fitur:  algoritma  dirancang  untuk mencari  fitur  struktural  dari  wajah  yang  invarian terhadap  masalah  umum  mengenai  pose,  halangan, ekspresi, kondisi citra, dan pengrotasian.
3. Metode pencocokan template : dengan suatu set sample yang  diberikan,  sebuah  set  pola  wajah  standar  yang serupa dapat dihasilkan. Hubungan antara citra sample dan  set  pola  yang  telah  didefinisikan  dapat  dihitung dan digunakan untuk menarik kesimpulan.
4. Metode  berbasis  penampilan:  mirip  dengan  metode pencocokan template .  Tujuannya  adalah  untuk mendapatkan  keakuratan  yang  lebih  tinggi  dengan variasi yang lebih besar pada data latih.

## J. Cascade Classifier
Cascade  classifier  adalah  suatu  pohon  keputusan degenerasi, dimana pada setiap tahap, sebuah classifier dilatih  untuk  mendeteksi  hampir  semua  objek  yang menarik  (contoh:  wajah  frontal)  sembari  menolak suatu  fraksi  tertentu  dari  pola  bukan  objek.  Struktur cascade  merefleksikan  kenyataan  bahwa  di  dalam setiap  citra,  mayoritas  sub-window  yang  ada  adalah negatif.  Karena  itulah,  cascade  berusaha  menolak negatif  sebanyak  mungkin  pada  tahapan  seawal mungkin. Seperti pohon keputusan, classifiers berikutnya  dilatih  menggunakan  data-data  yang  telah melewati  semua  tahapan  sebelumnya.  Hasilnya, classifier  ke  dua  akan  menghadapi  tugas  yang  lebih sulit dari pada yang pertama [7].

## K. Principal Component Analysis (PCA)
Principal  Component  Analysis  (PCA) adalah  alat matematika  untuk  mengekstrak  fitur  fitur  khas  yang disebut eigenfaces dari data gambar asli. Setiap principal component merupakan representasi dari suatu kombinasi linier  dari  semua  citra-citra  wajah  training  yang  sudah dikurangi  dengan  mean  citra,  gabungan  dari  citra  wajah inilah yang dinamakan eigenface [9].

## L. OpenCV
OpenCV adalah sebuah  library open source untuk visi komputer yang bisa didapatkan dari http://SourceForge.net/projects/opencvlibrary.  Library
ini  ditulis  dengan  bahasa  C  dan  C++,  serta  dapat dijalankan  dengan  Linux,  Windows,  dan  Mac  OS  X. OpenCV dirancang untuk efisiensi komputasional dan dengan fokus yang kuat pada aplikasi real-time.
Salah satu tujuan OpenCV adalah untuk menyediakan infrastruktur  visi  komputer  yang  mudah  digunakan yang  membantu  orang-orang  dalam  membangun aplikasiaplikasi  visi  yang  sophisticated  dengan  cepat. Library  pada  OpenCV  berisi  lebih  dari  500  fungsi yang  menjangkau  berbagai  area  dalam  permasalahan visi, meliputi inspeksi produk pabrik, pencitraan medis, keamanan, antarmuka pengguna, kalibrasi kamera, visi stereo,  dan  robotika.  Karena  visi  komputer  dan pembelajaran mesin seringkali berkaitan.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Beberapa  tahapan  dalam  proses  penelitian  ini  antara lain sebagai berikut :

## A. Perancangan Perangkat Keras
Adapun  arsitektur  infrastruktur  sistem  proses  akuisisi data citra pelatihan seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Arsitektur Jaringan Akusisi Data Citra Pelatihan
Proses akuisisi citra menggunakan handphone android , dengan  resolusi  gambar  640x640  piksel  dan  dengan pengaturan  pencahayaan  yang  baik,  misalnya  pada  pagi maupun  siang  hari.  Setelah  proses  akuisisi  citra  wajah, citra dikirim ke server dengan mengkoneksikan handphone pada access point.

## B. Perancangan Perangkat Lunak
Data citra wajah yang ada pada server di lakukan pre- procesing , yaitu mengubah citra berwarna (RGB) menjadi citra abu-abu ( grayscale ). Tujuan dari proses konversi  ini yaitu  untuk  membuat  nilai  piksel  menjadi  1  komponen penyusun  nilai  saja  sehingga  mudah  dilakukan  proses manipulasi atau komputasi pada piksel-piksel tersebut.
Langkah  selanjutnya,  akan  dilakukan  proses  deteksi wajah dari akuisisi data citra menggunakan  metode haar- cascade classifier yang ada pada library opencv.
Proses haar-cascade  classifier memiliki  beberapa proses tahapan sendiri yang dapat melakukan pendeteksian wajah. Sebelum proses sendiri haar-cascade classifier matrik dari citra wajah dihitung dengan  metode citra  integral.  Citra  integral  merupakan suatu representasi citra  baru,  di  mana  nilai  piksel  dari  suatu titik  (x,y)  pada citra  merupakan  hasil  penjumlahan  dari  seluruh  piksel yang  ada  di  sebelah  kiri  dan  atas  titik  tersebut.  Citra
integral  sangat  membantu  dalam  perhitungan  fitur haar- cascade classifier .
Dengan menggunakan citra integral, perhitungan fitur haar-cascade  classifier  dapat  dilakukan  dengan  sangat cepat. Data  citra  latih  yang  ada  pada  server  dilakukan proses pelatihan seperti diagram alir pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram alir Pelatihan Data Citra
Setelah  proses  perhitungan  citra  integral  proses selanjutnya akan dilakukan klasifikasi wajah menggunakan haar-cascade  classifier. Hasil  segmentasi citra  wajah  tersebut  akan  diekstraksi  fiturnya  masing- masing  dengan  metode  PCA,  sehingga  akan  didapat  nilai PCA  dari  masing-masing  citra  wajah  dan  disimpan  pada basis data sebagai hasil data pelatihan.
Proses  PCA  sendiri  memiliki  beberapa  proses tahapan seperti pada diagram alir Gambar 3.
Gambar 3. Diagram alir Proses PCA
Secara garis besar perancangan alur sistem deteksi dan identifikasi wajah adalah sebagai berikut : 1. Pada  tahap  pelatihan,  dilakukan  pengambilan  citra latih wajah sesuai dengan jumlah mahasiswa yang ada. Kemudian  citra  tersebut  dilakuan  proses pre- processing yaitu konversi ke citra grayscale.
2. Tahapan  ini  merupakan  pendeteksian  dan  segmentasi wajah dari citra latih dan citra pengujian. Pendeteksian dilakukan  dengan metode  haar-cascade  classifier memanfaatkan library OpenCV dan bahasa pemrograman pyhton. 3. Kemudian  pada  tahapan  selanjutnya  akan  dilakuan proses untuk mendapatkan ekstraksi ciri/fitur dari citra wajah  yang  akan  disegmentasi  dengan  background. T ujuan  utama  dari  ekstraksi  ciri  digunakan  untuk mengambil ciri penting dari suatu objek wajah.
4. Hasil  dari  proses  PCA  masing-masing  wajah  akan  di simpan dalam basis data yang berupa nilai PCA
5. Langkah  selanjutnya  dalam  proses  identifikasi  wajah dimana pada proses ini citra wajah data latih yang ada dalam basis  data dicari  nilai  kemiripan  yang  terkecil atau  terdekat.  Proses  penghitungan  nilai  kemiripan menggunakan rumus euclidian distance 6. Apabila wajah tersebut sudah teridentifikasi, selanjutnya  akan  dilakukan  pengecekan  dalam basis data ,  dan  mengubah  status  kehadiran  menjadi  1  yang artinya  orang  tersebut  ada  dalam  ruangan  pada  saat proses presensi kehadiran.
Secara  garis  besar  diagram  alir  dari  perancangan  alur sistem identifikasi wajah dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Diagram Alir Sistem

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Bagian  ini  memaparkan  hasil  implementasi  dari perancangan  yang  telah  dibuat  pada  bab  sebelumnya. Implementasi  yang  dilakukan  pada  penelitian  terdiri  dari dua  sisi,  yaitu  pada  sisi  android  sebagai  akusisi  data  dan aplikasi  pengolahan  pada  sisi  server.  Sistem  yang dibangun  sesuai  dengan  hasil  analisa  dan  perancangan yang  nantinya  mampu  melakukan  proses  deteksi  dan identifikasi wajah.
A. Akuisisi Citra
Akuisisi  citra  dilakukan  untuk  mendapatkan  data wajah  yang  digunakan  sebagai  input  data.  Pengambilan data  dilakukan  pada  kondisi  cahaya  normal  di  dalam sebuah  ruangan,  karena  nantinya  proses  pengujian  juga dilakukan dalam sebuah ruangan.
Hasil  dari  proses  akuisisi  data  citra  wajah  pada aplikasi android diupload  pada  server  yang  telah terkoneksi  pada  jaringan  lokal  menggunakan access point. Hasil akuisisi citra wajah pada dan hasil upload file pada server dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Akuisisi Citra Wajah

## B. Deteksi Wajah
Proses  deteksi  wajah  dilakukan  pada  tahap  pelatihan dan  tahap  pengujian.  Pada  tahap  pelatihan,  dilakukan pelatihan pada sampel foto yang berjumlah 10 citra wajah yang  berbeda.  Proses  pendeteksian  dilakukan  dengan mengambil  citra  pada  server  yang  telah  dikirimkan melalui  ponsel  android.  Kemudian  dilakukan  konversi citra  ke grayscale dan  dideteksi  menggunakan metode haar-cascade classifier.
Selain  dapat  melakukan  deteksi  terhadap  citra  yang simetris dan satu orang saja, proses deteksi wajah sebagai citra  lain  dapat  juga  dilakukan  secara  banyak  wajah ( multiface), seperti pada gambar 7.
Gambar 6. Akuisisi Citra Wajah
Gambar 7. Deteksi dan segmentasi multiface wajah pada citra latih
C. Penghitungan Nilai PCA
Nilai  PCA  merupakan  nilai  yang  menjadi  pembeda antara  wajah  satu  dengan  wajah  orang  yang  lain.  PCA mereduksi  dimensi  dari  matrik  wajah  menjadi  lebih sederhana tanpa mengurangi ciri khas dari masing-masing wajah  orang  yang  ada  pada  proses  pelatihan.  Untuk melakukan  penghitungan  nilai  PCA  maka  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman python dan library OpenCV didapatkan  hasil  perhitungan  terhadap  wajah seperti pada gambar 8.
Setiap  data  pelatihan  yang  telah  disiapkan  dilakukan ekstraksi  ciri  dari  masing-masing  wajah  menggunakan PCA, sehingga didapatkan nilai ekstraksi ciri dari masing- masing  sampel  orang  tersebut.  Nilai  PCA  tersebut disimpan sebagai  basis data untuk proses pengujian wajah nantinya.
D. Proses Pengujian
Proses  pengujian  pendeteksian  dan  identifikasi  wajah dilakukan dalam ruangan pada saat kehadiran mahasiswa. Mahasiswa  hanya  cukup  melihat  kamera  yang  telah disediakan,  kemudian  aplikasi  akan  mengidentifikasi wajah  citra  uji  dengan  membandingkan  pada    basis  data wajah  yang didapat pada proses pelatihan dengan metode euclidian  distance. Proses  pengujian  wajah  terbagi menjadi  2  yaitu  pengujian  dengan  satu  wajah  dan  lebih dari satu wajah. Untuk pengujian dengan satu wajah dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 9. Pengujian identifikasi dengan satu wajah
Selain  identifikasi  wajah  menggunakan  satu  wajah, proses  pengujian  juga  dilakukan  dengan multiface atau lebih dari satu wajah, seperti pada Gambar 10.
Gambar 10. Pengujian identifikasi lebih dari satu wajah
Proses  pengujian  wajah  secara  keseluruhan  dapat dilihat pada Tabel I.
TABEL I
H ASIL PENGUJIAN DETEKSI CITRA WAJAH KESELURUHAN No. Wajah Waktu Deteksi Keterangan 1. Agung Wira 0,1 detik Berhasil dideteksi 2. Anugrah Savari 0,9 detik Berhasil dideteksi 3. Archil Aulia 0,9 detik Berhasil dideteksi 4. Maissy Della 0,6 detik Berhasil dideteksi 5. Maulidia Utami 0,7 detik Berhasil dideteksi 6. Mohani 0,5 detik Berhasil dideteksi 7. Rezki 0,5 detik Berhasil dideteksi 8. Rini Oktaviani 0,8 detik Berhasil dideteksi 9. Wahiddatunissa 0,7 detik Berhasil dideteksi 10. Wahyu Saputra 0,6 detik Berhasil dideteksi
Dari hasil proses deteksi, dari sepuluh  orang  yang berada didepan  kamera  kesemua  wajah  berhasil  dengan  baik dideteksi  keberadaan  wajahnya  dengan  kondisi  cahaya pengambilan yang sama yaitu pada siang hari dan didalam ruangan.  Sedangkan  pada  proses  pengujian  identfikasi citra  wajah,  terdapat  beberapa  wajah  yang  terkadang kurang  tepat  dikenali,  akan  tetapi  terkadang  juga  tepat dikenali.  Hasil  pengujian  identifikasi  wajah  secara keseluruhan dapat dilihat pada Tabel II.
TABEL II H ASIL PENGUJIAN IDENTIFIKASI WAJAH KESELURUHAN No. Wajah Waktu identifikasi Keterangan 1. Agung Wira 1 detik Berhasil diidentifikasi 2. Anugrah Savari 0,5 detik Berhasil diidentifikasi 3. Archil Aulia 1,2 detik Berhasil diidentifikasi 4. Maissy Della 0,9 detik Berhasil diidentifikasi 5. Maulidia Utami 0,9 detik Berhasil diidentifikasi 6. Mohani 0,7 detik Berhasil diidentifikasi 7. Rezki 0,7 detik Berhasil diidentifikasi 8. Rini Oktaviani 0,7 detik Berhasil diidentifikasi 9. Wahiddatunissa 1,3 detik Berhasil diidentifikasi 10. Wahyu Saputra 1 detik Tidak berhasil
Dari hasil pengujian sepuluh data citra yang telah diujikan, berdasarkan Tabel 2 maka tingkat persentasi keberhasilan identifikasi yaitu 9/10 x 100% = 90%.
Ketika  proses  penguijan  berhasil  mengidentifikasi wajah  yang  ada  pada  proses  pelatihan,  maka  status kehadiran  pada    basis  data  berubah  dari  yang  awalnya  0 menjadi 1 seperti pada Gambar 11.
Gambar 11. Status kehadiran berdasar identifikasi wajah

## V. K ESIMPULAN DAN SARAN
Dari beberapa pembahasan yang telah dipaparkan pada bab  sebelumnya  dapat  ditarik  beberapa  kesimpulan sebagai berikut :
1. Pada proses deteksi wajah, aplikasi berhasil melakukan  pendeteksian  pada  semua  sampel  wajah yang  diberikan,  baik  pada  proses  pelatihan  maupun proses  pengujian,  sehingga metode  haar-cascade classifier sangat  baik  untuk  melakukan  proses  deteksi wajah.
2. Pada  proses  identifiksai  wajah,  dari  sepuluh  wajah yang dijadikan sampel ada satu wajah yang tidak dapat diidentifikasi  walaupun  telah  terdeteksi  dengan  benar. Pencahayaan menjadi  salah  satu  faktor  yang mempengaruhi  proses  identifikasi  wajah  tersebut. Akan  tetapi  perbedaan  pengambilan  citra  wajah maupun  ekspresi  wajah  masih  bisa  menjadi  toleransi dalam proses identifikasi dengan tepat.
3. Waktu rata-rata yang dibutuhkan dalam proses deteksi yaitu  0,63  detik  sedangkan  waktu  rata-rata  proses identifikasi wajah yaitu 0,89 detik, hal ini dikarenakan kecepatan dari proses komputasi menggunakan bahasa pemrograman python dan library OpenCV
Beberapa  saran  yang  dapat  dikembangkan  pada penelitian berikutnya :
1. Proses  pendeteksian  dan  identifikasi  dapat  dilakukan secara  online,  sehingga  proses  presensi  kehadiran dapat dilakukan dimana saja asalkan ada internet.
2. Perlu adanya proses pre-processing untuk normalisasi cahaya  dan  sudut  yang  lebih  miring  dari  penelitian diatas.

## R EFERENSI
[1] Wijaya,  A.  S.  (2014).  Perbandingan  Metode  Pengenalan  Wajah secara Real-Time pada Perangkat Bergerak berbasis Android. - , 8.
[2]  Pratikno,  H.  (2013).  Sistem  Absensi  berbasiskan  Pengenalan  Wajah secara  Realtime  menggunakan  Webcam  dengan  Metode  PCA. - ,
10.
[3] Kurniawan ,  A.,  Saleh.  A.,  Ramadijanti,  N  (2011).  Aplikasi  Absensi Kuliah  berbasis  Identifikasi  Wajah  menggunakan  metode  Gabor Wavelet. . - , 6.
[4]  Wardoyo,  S.,  Wiryadinata,  R.,  Sagita,  R.  (2014).  Sistem  Presensi Berbasis  Agoritma  Eigenface  Dengan  Metode  Principal Component Analysis. SETRUM, Volume 3, No.1, 8.
[5] Kadir, A. (2013). Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. Yogyakarta: Andi.
[6] Munir, R. (2012). Pengolahan Citra Digital. Bandung: Informatika.
[7]  Gonzalez,  R.  (1992). Digital  Image  Processing. -:  Addison-Wesley Publishing Company.
[8] Rasolzadeh. (2008). Image Based Recognition and Classification.
[9]  Smith,  L.  I.  (2002,  Februari  26). Principal  Component  Analysis.
Retrieved from Principal Component Analysis: http://faculty.iiit.ac.in/~mkrishna/PrincipalComponents.pdf