Vol. 12 No. 1, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i1.3912

## RANCANG  BANGUN  SISTEM  KEHADIRAN  SECARA REAL  TIME  MENGGUNAKAN  FACE  RECOGNITION DENGAN METODE SSD DI SMK NEGERI 53 JAKARTA
Azizah Azzahra 1 , Fitri Elvira Ananda 2
1,2 Jurusan  Teknik  Elektro,  Politeknik  Negeri  Jakarta;  Jl.Prof.G.A  Siwabessy  Kampus  UI  Depok, Indonesia
Riwayat artikel:
Received: 24 November 2022 Accepted: 29 Desember  2023 Published: 1 Januari  2024

## Keywords:
Face recognition; Kamera; Realtime; SSD; Website.
Corespondent Email: azizahazzcareer@gmail.com
Abstrak . SMK  Negeri  53  Jakarta  melakukan  pengembangan  terhadap pengelolaan  data  kehadiran  di  lingkungan  sekolah.  Pengembangan  yang dilakukan adalah membuat sebuah sistem kehadiran menggunakan teknologi pengenalan wajah secara realtime dengan menggunakan metode Single Shot MultiBox  Detector  (SSD).  Metode  SSD  merupakan  salah  satu  metode pendeteksian  dan  pengenalan  objek  dengan  deep  learning,  yang  dapat digunakan  untuk  mendeteksi  wajah  secara  cepat  dan  akurat.    Penelitian dilakukan  dengan  menggunakan  kamera  yang  terintegrasi  dengan  website sistem  kehadiran  yang  sudah  ditanam  algoritma  SSD.  Hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  sistem  kehadiran  yang  sudah  dirancang  mampu melakukan pendeteksian dan pengenalan wajah dengan nilai tertinggi untuk tingkat akurasi 100%, nilai recall 100%,  nilai pendeteksian wajah 80%, nilai pengenalan  wajah  90%,  nilai  efisiensi  dalam  segi  waktu  95.8%,  dan  nilai efisiensi  dengan  sistem  kehadiran  lainnya  sebesar  86%.  Dengan mengimplementasikan  teknologi  pengenalan  wajah  menggunakan  metode SSD pada sistem absensi akan memberikan efisiensi dalam segi waktu, dan proses pendataan serta pengolahan data kehadiran .
Abstract. SMK Negeri 53 Jakarta will develop attendance data management in  the  school  environment,  design  and  develop  an  attendance  system  using realtime  face  recognition  technology  using  the  Single  Shot  MultiBox Detector  (SSD)  method.  The  SSD  method  is  a  method  of  detecting  and recognizing  objects  with  deep  learning,  which  can  be  used  to  detect  faces quickly  and  accurately.  The  test  results  show  that  the  presence  system  that has  been  designed  is  capable  of  detecting  and  recognizing  faces  with  the highest  score  for  an  accuracy  level  of  100%,  100%  recall  value,  80%  face detection  value,  90%  face  recognition  value,  95.8%  efficiency  in  terms  of time,  and  efficiency  value  with  other  attendance  systems  of  86%.  By implementing  facial  recognition  technology  using  the  Single  Shot  MultiBox Detector (SSD) method in an attendance system, it will provide efficiency in terms  of  time,  and  the  process  of  data  collection  and  processing  of attendance data.

## 1. PENDAHULUAN
Penelitian ini dilakukan di SMK Negeri 53 Jakarta,  yang  merupakan  lembaga  pendidikan sekolah  kejuruan  yang  memiliki  6  buah kompetensi  jurusan,  antara  lain  Teknik Instalasi  Listrik,  Teknik  Pengelasan,  Teknik Kendaraan  Ringan,  Teknik  Sepeda  Motor, Teknik  Audio  Video  dan  Teknik  Komputer
Jaringan.  SMK  Negeri  53  Jakarta  memiliki  visi yaitu terwujudnya tamatan yang berbudaya kerja, profesional, dan peduli lingkungan.
Pada lembaga pendidikan, manajemen sistem kehadiran  merupakan  hal  krusial  yang  perlu  jadi perhatian.  Masih  banyak  lembaga  pendidikan yang  menggunakan  metode  manual  pada  sistem kehadiran  yang  menggunakan  kertas  sebagai catatan kehadiran para guru, karyawan dan siswa.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Azizah  dkk
Metode  tersebut  masih  belum  efektif  karena masih banyak elemen sekolah yang lupa untuk mengisi lembar kehadiran serta material kertas yang mudah rusak. Begitu juga yang terjadi  di SMK  Negeri  53  Jakarta  yang  sebagian  sudah menggunakan  finger  print  dan  sebagiannya masih  menggunakan  metode  pencatatan  pada kertas. Berdasarkan pada permasalahan tersebut,  maka  dirancanglah  sebuah  sistem kehadiran  menggunakan face  recognition atau pengenalan  wajah  yang  dapat  digunakan  oleh para guru, karyawan dan siswa di SMK Negeri 53 Jakarta.
Sistem face  recognition ini  dibuat  dengan menggunakan  metode  SSD  ( Single  Shot MultiBox  Detector )  yaitu  sebuah  algoritma yang  dikembangkan  untuk  mendeteksi  suatu objek  dan  disimpan  dalam  bentuk  citra. Algoritma SSD ( Single Shot MultiBox Detector )  merupakan  algoritma  deteksi  objek yang
menggunakan jaringan saraf konvolusional ( Convolutional Neural Network ) untuk  mendeteksi  objek  dalam  gambar  atau video.
Terdapat  dua  algoritma  SSD  yaitu  Fitur Ekstraksi dan Deteksi Objek. Layer konvolusional  digunakan  pada  algoritma  fitur ekstraksi,  hasil  dari  layer  konvolusional kemudian  diproses  oleh  beberapa  layer pooling. Layer pooling merupakanlayer jaringan  saraf  konvolusional  yang  digunakan untuk  mengurangi  ukuran  gambar  atau  video tanpa  mengurangi  informasi  penting  seperti bentuk,  ukran,  dan  tekstur  objek.  Pada  tahap deteksi  objek,  beberapa  layer  konvolutional akan diproses dan menghasilkan bounding box (kotak pembatas) beserta probabilitasnya.
Pada  jurnal Face  Occlusion  Detection Based on SSD Algorithm (Xue Ziwe dll, 2020), menggunakan  metode  SSD  untuk  mendeteksi objek-objek  yang  terdapat  pada  kepala  dan wajah. Hasil yang diperoleh untuk mengklasifikasikan 7 jenis objek atau penghalang  pada  wajah.  Nilai  rata-rata  untuk semua  jenis adalah  95,46%,  dan  nilai  rata-rata dari  penggunaan  masker,  respirator,  dan  topi dapat mencapai 100%, 99,72%, dan 99,34%.
Pada  jurnal Face Detection based on SSD and  CamShift (Xizhi  Hu,  Bingyu  Huang, 2020),  menggunakan combine  algorithm yang didapatkan setelah menggabungkan dua metode  SSD  yang  berbeda,  yaitu  tradisional SSD  dan improved SSD  untuk  mendeteksi
wajah yang dipengaruhi beberapa faktor pencahayaan  dalam  mengemudi  mobil.  Nilai kecepatan  deteksi  ketiga  metode  ini  adalah  45 fps,  41  fps,  dan  36  fps.  Pada  makalah  ini, percobaan dilakukan secara nyata dengan kondisi pengemudi  melewati  terowongan.  Hasil  yang diperoleh adalah algoritma dalam kondisi berbeda tidak mempengaruhi proses deteksi wajah dengan area  wajah  masih  dapat  dideteksi  secara  stabil, dan  kecepatan  deteksi  dengan  menggunakan combine  algorithm lebih  cepat  dibanding  dua metode lainnya.
Pada  jurnal Video  Face  Detection  Based  on Improved  SSD  Model  and  Target  Tracking Algorithm (Yilin  Liu  dll,2021),  menggunakan metode improved SSD berisikan ResNet residual network sebagai jaringan dasar model SSD untuk melatih model deteksi Rest-SSD untuk mendeteksi  wajah,  dan  menggunakan  pelacakan target  ( tracking  target )  yang  digunakan  untuk meningkatkan  akurai  deteksi  wajah.  Hasil  yang diperoleh  menunjukkan  bahwa  metode  ini meningkatkan  akurasi  deteksi  wajah  dengan video.
Dengan  hasil    beberapa  studi  literatur    ini yang  menjadi  landasan  untuk  menggunakan metode  SSD  ( Single  Shot  MultiBox  Detector ). Keakuratan dalam mengalokasikan dan mengklasifikasikan objek, mencapai kinerja kerja deteksi  yang  sangat  baik,  serta  dapat  digunakan secara real  time dengan  video , hal  ini  dapat membantu  dalam  proses  kehadiran  dengan menggunakan face recognition .
Sistem  yang  akan  dikembangkan  berjalan secara real-time berbasis  website  yang  hanya dapat  diakses  oleh  administrator  untuk  bagian pengolahan  pencatatan  kehadiran, user ,  dan pencetakan kehadiran. Sistem ini juga memungkinkan user untuk melihat data kehadiran  yang  sudah  dilakukan  pada  layar monitor.  Pengujian  akan  dilakukan  berulang- ulang agar tingkat akurasi, recall, dan confidence pada sistem menjadi lebih baik dan akurat dalam melakukan  identifikasi  dan    pengenalan  wajah. Tingkat akurasi dan nilai recall yang akan dicapai adalah  100%,  serta  nilai  efisiensi  dalam  segi waktu  sebesar  95.8%,  dan  nilai  efisiensi  dengan sistem  kehadiran  lainnya  seperti  manual  dengan face  recognition sebesar  98.8%  dan  sidik  jari dengan face recognition sebesar 86%.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Sistem  kehadiran  ( attendance  system ) merupakan salah satu teknologi yang digunakan untuk mengelola, merekam, melacak  data  kehadiran  individu  pada  suatu tempat,  seperti  kantor,  sekolah,  atau  acara. Sistem kehadiran membantu sebuah organisasi terutama  di  sekolah  dalam  mengelola  data absensi  guru,  karyawan,  dan  siswa  dengan lebig efisien dan akurat.
Berikut  beberapa  teori  dan  konsep  yang mendasari  sebuah  sistem  kehadiran,  antara lain;  Identifikasi  Individu,  Pencatatan  Waktu, Otomatisasi,  Integrasi  Data,  Pengolahan  Data, Keamanan  dan  Privasi,  Kontrok  Akses, Laporan dan Notifikasi, Skalabilitas, Fleksibilitas,  dan  Audit  Trail.  Sebuah  sistem kehadiran yang baik diimplementasikan dengan  membpertimbangkan  kebutuhan  unik organisasi  dan  memastikan  bahwa  data  yang terkumpul akurat, dan aman.

## Face Recognition
Pengenalan  wajah  adalah  sebuah  proses yang bertujuan untuk mengidentifikasi individu  berdasarkan  fitur  unik  yang  terdapat pada  wajah.  Teknologi  pengenalan  wajah menggunakan  algoritma  dan  model deep learning untuk mengekstraksi dan membandingkan  area-area  yang  terdapat  pada wajah  seseorang  dengan  data  referensi  yang telah disimpan sebelumnya.

## Metode SSD
Single  Shot  MultiBox  Detector (SSD) merupakan  algoritma  deteksi  target  satu  tahap berbasis regresi yang berjalan dari awal hingga akhir. Algoritma ini memiliki kecepatan dalam mendeteksi  dan  akurasi  deteksi  yang  tinggi.
CNN ( Convolutional Neural
Network ) digunakan  untuk  langsung  memprediksi  posisi objek,  menentukan  kategori,  dan  menghitung kepercayaan  objek  pada  skala  yang  berbeda. Kemudian,  algoritma  NMS  ( Non-Maximum Suppression )  digunakan  untuk  mensintesis informasi  dari  grafik  fitur multi-layer untuk memberikan hasil deteksi.
Struktur dasar dari model SSD ditunjukkan pada  gambar  2.2.  Algoritma  ini  secara  efisien dapat mendeteksi  objek  dalam  gambar  dengan menghasilkan  kotak  pembatas  ( bounding  box ) untuk  objek-objek  yang  berbeda  dalam  satu tahap.  SSD  mampu  mendeteksi  objek  pada
skala  yang  berbeda  dengan  menggunakan beberapa layer dari CNN yang berbeda, sehingga memungkinkan  algoritma  ini  untuk  mengatasi masalah  ukuran  dan  skala  objek  yang  bervariasi dalam gambar.

## Unified Modeling Language (UML)
UML merupakan sebuah bahasa standar yang digunakan  dalam  rekayasa  perangkat  lunak  dan desain sistem untuk menggambarkan, spesifikasi, memodelkan,  dan  mengkomunikasikan  berbagai aspek dari perangkat lunak atau sistem yang akan dibangun.  Ada  beberapa  macam  diagram  UML yang  digunakan,  antara  lain;  Diagram  Alur ( Activity Diagram),  Diagram  Kelas  ( Class Diagram),  dan  Diagram  Kasus  Penggunaan  ( Use Case Diagram).

## 3. METODE PENELITIAN
Alur kerja sistem kehadiran yang akan dibuat direpresentasikan  dalam  bentuk  flowchart  pada gambar 1.
Proses  dimulai  dengan  mengambil  citra wajah user yang akan dibantu oleh administrator , kemudian  citra  wajah  yang  sudah  diambil  akan masuk  ke  tahap pre-processing, setelah  selesai proses  pengujian  deteksi  wajah  dilakukan, apabila  wajah  tidak  dapat  terdeteksi  dapat melakukan perbaharuan data citra model, dan jika terdeteksi  akan  masuk  pada  proses  realisasi database  dengan  citra  wajah  hal  ini  dilakukan agar sistem dapat mengenali wajah user , terakhir sistem  akan  menampilkan bounding  box yang berisikan ID nama user .
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Azizah  dkk
Gambar 1 Flowchart Alur Kerja Sistem Kehadiran Proses pada sistem kehadiran menggunakan face recognition dengan metode
Single Shot MultiBox Detector (SSD), direpresentasikan  menggunakan  diagram  blok pada gambar 2.
Gambar 2 Diagram Blok Sistem Kehadiran
User hanya  dapat  melakukan  proses kehadiran, sedangkan administrator yang akan mendata, dan mengelola sistem tersebut. Dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3 Use Case Diagram
Pada  proses  pendataan  serta  aktivitas  pada sistem    hanya  dapat  diakses  oleh administrator , mulai  dari  penambahan user maupun update data user , penambahan admin, mengolah data kehadiran, mencetak data kehadiran, dan pengolahan  data  pada  database. User hanya  dapat melakukan kehadiran pada sistem dengan memperlihatkan wajah ke arah kamera dan melihat data kehadiran yang berada di halaman yang sama di samping tempat kotak kamera preview. Seluruh aktivitas  dapat  dilihat  melalui  visualisasi  yang direpresentasikan dengan activity diagram.
Gambar 4 Activity Diagram Login
Gambar 5 Activity Diagram Melakukan Kehadiran
Gambar 6 Activity Diagram Penambahan Data User
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Gambar 7 Activity Diagram Update Data
Administrator Gambar 8 Activity Diagram Update Data User

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data hasil pengujian yang sudah dilakukan, antara lain: 1) Pengujian Objektif Pengujian objektif dilakukan dengan menggunakan  citra  wajah user dalam  database sebanyak  123 user. Citra  wajah  yang  diambil memiliki  kontur  wajah,  model  penampilan, ekspresi  wajah,  pencahayaan,  dan  posisi  wajah yang berbeda.
Gambar 9 Pengambilan dan Pengenalan Citra Wajah
Pengambilan dataset citra wajah dilakukan dengan  menggunakan  sampel  wajah  siswa- siswi  SMK  Negeri  53  Jakarta  jurusan  Teknik Audio  Video  kelas  11  dan  12  pada  ruang bengkel  praktikum,  dapat  dilihat  pada  gambar 9.  Citra  wajah  yang  diambil  akan  masuk kedalam  beberapa  proses  salah satunya  adalah pre-processing data  dimana  sistem  akan mengolah  data  tersebut  dan  menghitung performa  metriks  pada  masing-masing  citra wajah.
Setelah  proses  perhitungan  performa matriks  selesai,  proses  selanjutnya  adalah pengujian  nilai  akurasi  terhadap  citra  wajah. Pengujian  akan  dilakukan  selama  20  kali dengan user yang  berbeda  serta  123  citra wajah user lainnya  yang  tersimpan  dalam database.
Gambar 10 Pengujian Nilai Akurasi Citra Wajah
Dapat  dilihat  pada  gambar  10  ,  nilai  akurasi yang didapat dari hasil pengujian ini mendapatkan  nilai  tingkat  akurasi  yang  cukup tinggi  yaitu  sebesar  90%,  dan  nilai  akurasi terkecil  85%.  Kotak  pembatas  ( bounding  box ) menampilkan  ID user dengan  benar  serta  sistem tidak menampilkan data ID user lain.

## 2) Pengujian Subjektif
Pengujian  subjektif  dilakukan  berdasarkan penggalaman  pengguna  dalam  menggunakan sistem  kehadran face recognition dengan  metode Single  Shot  MultiBox  Detector (SSD)  yang ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1 Pengalaman Penggunaan Sistem Hal yang diperhatikan Keterangan Kecepatan  dan  responsibilitas sistem  dalam  mengenali  wajah user secara akurat √ Sistem mampu mengenali wajah dengan tingkat keakuratan yang tinggi √ Menggunakan  komputasi  daya yang rendah untuk √
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Hal yang diperhatikan Keterangan implementasinya Antarmuka  penggunaan  sistem dibuat  dengan  baik  dan  mudah dioperasikan
√
3) Pengujian  Pendeteksian  Wajah  pada Confidance Gambar 11 Pengujian Confidance Pengujian yang dilakukan berhasil
mendapatkan  nilai confidance sebesar  0.99 dengan  nilai  maksimal  1.0,  dan  wajah terdeteksi  mendapatkan  validasi,  dapat  dilihat pada  gambar  11.  Nilai  0.99  ini  menunjukkan bahwa  sistem  sangat  yakin  bahwa  terdapat adanya  wajah  yang  terdeteksi  serta  wajah tersebut  sama  dengan  citra  yang  ada  dalam database. Hal ini dapat membantu pada proses selanjutnya,  seperti tracking, dan bounding bo x dapat bekerja  dengan tingkat kepercayaan deteksi  dan  pengenalan  yang  tinggi,  hal  ini dapat  membuat  sistem  menjadi  lebih  akurat serta  meminimalisasikan  kesalahan  dalam mengenali wajah.

## 4) Pengujian  Penyimpanan  Wajah  dalam Database MyPHPAdmin
Setelah  proses  deteksi  dan  pengenalan wajah dilakukan dengan baik, selanjutnya citra wajah  akan  disimpan  dalam  bentuk  metriks pada database.
Gambar 12 Database face_models
Pada  gambar  12,  database  terdapat  data bernilai  NULL  pada face_models .  Nilai  ini disebabkan  karena  data  yang  diambil  tidak  dalam kondisi  baik,  dapat  dilihat  pada  gambar  13 dibawah.
Gambar 13 NULL pada face_models Tingkat keberhasilan database dalam menyimpan model, sebagai berikut: Jumlah data model user = 123 Jumlah data NULL = 2
𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑁𝑈𝐿𝐿
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 𝑢𝑠𝑒𝑟 × 100%
𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 = 121 123 × 100%
= 98%
Nilai akurasi tingkat keberhasilan database dalam menyimpan citra wajah user sebesar 98%.

## 5) Parameter Pengujian
Parameter  pengujian  yang  terdapat  pada beberapa  kondisi  meliputi  nilai  akurasi,  recall, ID, dan keterangan valid. Pada pengujian tersebut terdapat beberapa singkatan, seperti:
A. NA↑ = Nilai Akurasi Tertinggi B. NA↓ = Nilai Akurasi Terendah
C. TNA =Tingkat Nilai Akurasi D. NR = Nilai Recall
E. FC = Face Recognition
6) Pengujian  Pendeteksian  dan  Pengenalan Wajah dengan Model Penampilan Berbeda dan Terhalang oleh Objek Pada  pengujian  ini  dilakukan  dengan menggunakan beberapa
kondisi yang direpresentasikan sebagai poin, antara lain:
A. Kepala  user  menggunakan  dalaman kerundung ninja.
B. Kepala  user  menggunakan  kerudungan langsung olahraga.
C. Kepala  user  menggunakan  jilbab segiempat.
D. Kepala user menggunakan kerudungan langsung.
E. Kepala user menggunakan kerudungan langsung olahraga dan kacamata baca.
F. Kepala user menggunakan kerudungan langsung olahraga olahraga dan kacamata hitam.
G. Kepala user menggunakan kerudungan langsung  olahraga  dan  masker  wajah dengan benar.
H. Kepala user menggunakan kerudungan langsung  olahraga  dan  masker  wajah tidak benar.
I. Kepala user menggunakan topi pramuka.
J. Kepala user menggunakan topi biasa
Gambar 14 Pengujian Terhalang Objek
Berdasarkan gambar 14, hasil pengujian  tersebut  nilai  untuk  tingkat akurasi  dan  recall  tertinggi  mencapai 100%, hal ini menunjukkan bahwa sistem mampu mengklasifikasikan wajah dengan sangat akurat, dan benar.
Kemampuan sistem dalam pendeteksian dan pengenalan dari pengujian  pendeteksian  dan  pengenalan wajah  dengan model  penampilan  berbeda serta terhalang oleh objek secara keseluruhan berdasarkan kalkulasi, sebagai berikut:
Pendeteksian :
𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 = 6 10 × 100%
= 60% Pengenalan :
𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 = 9 10 × 100%
= 90%
7) Pengujian Pendeteksian dan Pengenalan
Wajah Berdasarkan Intentitas Cahaya Pada  pengujian  ini  dilakukan  dengan menggunakan beberapa kondisi yang direpresentasikan sebagai poin, antara lain:
A. Pencahayaan sangat terang
B. Pencahayaan terang
C. Pencahayaan cukup terang
D. Pencahayaan redup
E. Pencahayaan gelap
Gambar 15 Pengujian Berdasarkan Intentitas Cahaya
Berdasarkangambar  15,  hasil  pengujian tersebut  nilai  untuk  tingkat  akurasi  dan  recall tertinggi mencapai 100% dengan kondisi pencahayaan sangat terang, terang, cukup terang, dan redup. Sistem mampu melakukan pendeteksian  dan  pengenalan  wajah  pada  4 kondisi  tersebut,  akan  tetapi  pada  saat  realisasi sistem  lebih  baik  menggunakan  pencahayaan yang sangat terang agar kamera dapat mendeteksi dan mengenali wajah dengan lebih baik lagi serta sistem akan berkerja lebih akurat.
Kemampuan  sistem  dalam  pendeteksian  dan pengenalan  dari  pengujian  pendeteksian  dan pengenalan  berdasarkan  intentitas  cahaya  secara keseluruhan berdasarkan kalkulasi berikut:
Pendeteksian :
𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 = 4 5 × 100%
= 80%
Pengenalan : 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 = 4 5 × 100%
= 80%
8) Pengujian Pendeteksian dan Pengenalan Wajah Berdasarkan Kemiringan Posisi
pada Wajah Pada  pengujian  ini  dilakukan  dengan menggunakan
beberapa kondisi yang direpresentasikan sebagai poin, antara lain:
a. 0 o
b. 10 o c. 20 o d. 30 o e. 90 o
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Azizah  dkk

## Gambar 16 Pengujian Berdasarkan Kemiringan Wajah
Berdasarkan  gambar  16,  hasil  pengujian tersebut  nilai  untuk  tingkat  akurasi  dan  recall tertinggi  mencapai  100%,  dengan  kondisi kemiringan  wajah  0 0 ,  10 0 ,  dan  20 0 .  Sistem mampu melakukan pendeteksian dan pengenalan  wajah  pada  3  kondisi  tersebut, akan tetapi pada saat realisasi sistem lebih baik menggunakan  sudut  kemiringan  sebesar  0 0 , dan  10 0 ,  hal  ini  akan  mempermudah  sistem dalam  melakukan  proses training,  tracking, dan bounding  box pada  saat  mendeteksi  dan mengenali wajah user.
Kemampuan  sistem  dalam  pendeteksian dan  pengenalan  dari  pengujian  pendeteksian dan pengenalan berdasarkan kemiringan wajah secara    keseluruhan  berdasarkan  kalkulasi berikut:
Pendeteksian : 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 = 3 5 × 100%
= 60%
Pengenalan : 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 = 3 5 × 100%
= 60%
9) Pengujian Pendeteksian dan

## Pengenalan Wajah Menggunakan
Kamera Berdasarkan Jarak Wajah Pada  pengujian  ini  dilakukan  dengan menggunakan beberapa kondisi yang direpresentasikan sebagai poin, antara lain:
a. 10 Sentimeter
b. 30 Sentimeter
c. 60 Sentimeter
d. 1 Meter
e. 1.5 Meter
f. 2 Meter
Gambar 17 Pengujian Berdasarkan Jarak Wajah
Berdasarkan  gambar  17,  hasil  pengujian tersebut  nilai  untuk  tingkat  akurasi  dan  recall tertinggi  mencapai  100%,  dengan  kondisi  jarak wajah  dengan  kamera  sebesar  30cm,  60cm,  dan 1m.  Sistem  mampu  melakukan  pendeteksian  dan pengenalan  wajah  pada  3  kondisi  tersebut,  akan tetapi  pada  saat  realisasi  sistem  lebih  baik menggunakan  jarak  60cm,  karena  dengan  jarak tersebut kamera tetap dapat mengambil fitur wajah dengan  lebih  luas  lagi,  hal  ini  akan  membantu sistem  dalam  mengenali  wajah  dengan  lebih akurat.
Kemampuan  sistem  dalam  pendeteksian  dan pengenalan  dari  pengujian  pendeteksian  dan pengenalan berdasarkan jarak antara wajah dengan kamera  secara    keseluruhan  berdasarkan  kalkulasi berikut:
Pendeteksian : 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 = 3 6 × 100% = 50%
Pengenalan :
𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 = 4 6 × 100% = 66,7%

## 10) Pengujian Peningkatan Efisiensi Sistem Kehadiran
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan 123  citra  wajah user yang  tersimpan  dalam database.  Percobaan  pengujian  efisiensi  terhadap waktu akan dilakukan sebanyak 10 kali percobaan
Berdasarkan  gambar  18,  hasil  pengujian tersebut  waktu  rata-rata  yang  didapat  adalah 2.52 detik, dengan rentang nilai rata-rata akurasi tertinggi,  dan  terendah  adalah  83.2%,  dan 72.5%.
𝑒𝑓𝑖𝑠𝑖𝑒𝑛𝑠𝑖
=    | 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑘𝑠𝑖  −  𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑒𝑡𝑖𝑘 1 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑒𝑡𝑖𝑘 1 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 𝑥 100%| 𝑒𝑓𝑖𝑠𝑖𝑒𝑛𝑠𝑖  =    | 2.52  −  60 60 𝑥 100%|
𝑒𝑓𝑖𝑠𝑖𝑒𝑛𝑠𝑖  = 95.8 %
Nilai efisiensi waktu yang didapat dari 10 kali percobaan pengujian pada sistem kehadiran ini sebesar 95.8%.
11) Pengujian Perbandingan Efisiensi Sistem Kehadiran
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  3 metode  pengambilan  data  kehadiran  dengan membandingkan  metode  yang  sudah  ada  di sekolah dengan face recognition .
Gambar 19 Pengujian Perbandingan Efisiensi
Berdasarkan  pada  gambar  19.  Efisiensi penggunaan  waktu  antara  presensi  dengan menggunakan manual dan  sistem  website face recognition, adalah: 𝑒𝑓𝑖𝑠𝑖𝑒𝑛𝑠𝑖
=    | 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖 𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚 𝑤𝑒𝑏𝑠𝑖𝑡𝑒 𝑓𝑐  −  𝑝𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖 𝑚𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖 𝑠𝑖𝑑𝑖𝑘 𝑗𝑎𝑟𝑖 𝑥 100%| 𝑒𝑓𝑖𝑠𝑖𝑒𝑛𝑠𝑖 =    | 2.52  −  224 224 𝑥 100%| 𝑒𝑓𝑖𝑠𝑖𝑒𝑛𝑠𝑖  = 98.8% Berdasarkan perbandingan
efisensi  antara  manual  dengan face recognition mendapatkan  nilai  efisiensi sebesar 98.8%.
Efisiensi penggunaan waktu antara presensi  dengan  menggunakan  sidik  jari dan  sistem  website face  recognition, adalah: 𝑒𝑓𝑖𝑠𝑖𝑒𝑛𝑠𝑖
=    | 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖 𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚 𝑤𝑒𝑏𝑠𝑖𝑡𝑒 𝑓𝑐  −  𝑝𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖 𝑠𝑖𝑑𝑖𝑘 𝑗𝑎𝑟𝑖 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖 𝑠𝑖𝑑𝑖𝑘 𝑗𝑎𝑟𝑖
𝑥 100%|
𝑒𝑓𝑖𝑠𝑖𝑒𝑛𝑠𝑖  =    | 2.52  −  18 18 𝑥 100%| 𝑒𝑓𝑖𝑠𝑖𝑒𝑛𝑠𝑖  = 86% Berdasarkan  perbandingan  efisensi  antara sidik jari dengan face recognition mendapatkan nilai efisiensi sebesar 86%.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  data  yang  sudah  dilakukan pengujian  dan  pembahasan  pada  sistem, kesimpulan dapat diambil, sebagai berikut: 1. Secara  keseluruhan  sistem  kehadiran secara realtime dapat  berfungsi  dengan baik  pada  setiap  bagiannya,  dan  sistem mampu  mendeteksi  adanya  wajah  serta mengenali wajah dengan baik.
2. Tingkat  akurasi  dan  keakuratan  pada proses  pendeteksian  wajah  nilai  tertinggi 80%  dan  nilai  terendah  50%,  sedangkan untuk  proses  pengenalan  wajah  nilai tertinggi 90% dan nilai terendah 60%. 3. Pada  saat  menyimpan  model  citra  wajah dalam  database, terdapat  dua model  citra wajah  yang  bernilai  NULL  karena  data face_models diambil  dalam  kondisi buruk,  rata-rata  kemampuan  database dalam menyimpan sebesar 98%.
4. Penggunaan  efisiensi  dalam  segi  waktu pada  website  sistem  kehadiran  ini mendapatkan  nilai  efisiensi  sebesar 95.8%.
5. Perbandingan efisensi antara penggunaan sistem  kehadiran  menggunakan  manual dengan face  recognition mendapatkan nilai efisiensi sebesar 98.8%. Perbandingan efisensi antara penggunaan sistem  kehadiran  menggunakan  sidik  jari dengan face  recognition mendapatkan nilai efisiensi sebesar 86%.
6. Hasil  pengujian  dari tracking dan bounding box pada sistem bekerja dengan baik dalam mengenali dan melacak wajah secara akurat.
7. Sistem  kehadiran  secara realtime yang dikembangkan  ini  semua  fitur  sudah berfungsi dengan baik.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  kepada  civitas  akademika  SMK Negeri 53 Jakarta telah bersedia menjadi mitra penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Liu, Y., Liu, R., Wang, S., Yan, D., Peng, B.,    Zhang,  T.  (2022).  Video  face detection  based  on  improved  SSD  model and  target  tracking  algorithm. Journal  of Web Engineering . https://doi.org/10.13052/jwe1540- 9589.21218 .
[2] Hu,  X.,    Huang,  B.  (2020).  Face detection based on SSD and
CamShift. 2020 IEEE 9th Joint International  Information  Technology  and Artificial Intelligence Conference (ITAIC) . https://doi.org/10.1109/itaic49862.2020.93
39094 .
[3] Qian, Y., Jiacheng, R., Pengbo, W., Zhan, Y.,    Changxing,  G.  (2020).  Real-time detection  and  localization  using  SSD method  for  oyster  mushroom  picking robot. 2020 IEEE International Conference  on  Real-Time  Computing  and Robotics (RCAR) . https://doi.org/10.1109/rcar49640.2020.93
03258 .
[4] Nithin, A.,  Jaisharma, K. (2022). A deep learning based novel approach for detection  of  face  mask  wearing  using enhanced  single  shot  detector  (SSD)  over convolutional  neural  network  (CNN)  with improved  accuracy. 2022  International Conference  on  Business  Analytics  for Technology and Security (ICBATS) .
https://doi.org/10.1109/icbats54253.2022.9
759018
[5] Xie,  Y.,  Ding,  L.,  Zhou,  A.,    Chen,  G. (2019).  An  optimized  face  recognition  for edge computing. 2019 IEEE 13th International Conference on ASIC (ASICON) .
https://doi.org/10.1109/asicon47005.2019.
8983596
[6] Younis,  A.,  Shixin,  L.,  Jn,  S.,    Hai,  Z.
(2020).  Real-time  object  detection  using pre-trained deep learning models MobileNet-SSD. Proceedings  of  2020  6th International  Conference  on  Computing and Data Engineering .
https://doi.org/10.1145/3379247.3379264
[7] Jin,  L.,    Liu,  G.  (2021).  An  approach  on image  processing  of  deep  learning  based  on improved SSD. Symmetry , 13 (3), 495. https://doi.org/10.3390/sym13030495
[8] Yamashige,  Y.,    Aono,  M.  (2019).
FPSSD7:  Real-time  object  detection  using  7 layers  of  convolution  based  on  SSD. 2019
International Conference of Advanced Informatics: Concepts, Theory and Applications (ICAICTA) .
https://doi.org/10.1109/icaicta.2019.8904089
[9] Younis,  A.,  Shixin,  L.,  Jn,  S.,    Hai,  Z. (2020a).  Real-time  object  detection  using pre-trained deep learning models MobileNet- SSD. Proceedings  of  2020  6th  International Conference on Computing and Data Engineering . https://doi.org/10.1145/3379247.3379264
[10] Journal,  I.  (2022).  Survey  on  real  time multiple  object  detection  using  MobileNet- SSD  with  opencv. Interantional  Journal  Of Scientific  Research  In  Engineering  And Management , 06 (06).
https://doi.org/10.55041/ijsrem14322
[11] Chen,  J.,    Zhu,  Z.  (2022).  Real-time  3D object  detection  and  recognition  using  a smartphone. Proceedings of the 2nd
International Conference on Image Processing and Vision Engineering . https://doi.org/10.5220/0011060600003209
[12] Hu,  J.,  Wang,  T.,    Zhu,  S.  (2022).  Multi- view  aggregation  for  real-time  accurate object detection of a moving camera. Journal of Real-Time Image Processing , 19 (6),1169–1179.
https://doi.org/10.1007/s11554-022-01253-9
[13] Balaji,  K.,    Gowri,  S.  (2021).  A  real-time face  mask  detection  using  SSD  and mobilenetv2. 2021 4th International Conference on Computing and Communications  Technologies  (ICCCT) . https://doi.org/10.1109/iccct53315.2021.971
1784
[14] S, R. R., N, S. Y., R, V. K., Iyengar, S. S., M,  P.  L.  (2021).  Real-Time  Multi-  View Face Recognition using Alignment- RMFRA. Social Science Research Network. https://doi.org/10.2139/ssrn.3833799
[15] Hartiwi,  Y.,  Rasywir,  E.,  Pratama,  Y., Jusia,  P.  A.  (2020).  Sistem  Manajemen kehadiran  dengan  Fitur  Pengenalan  Wajah dan  GPS  Menggunakan  YOLO  pada
Platform Android. Jurnal Media Informatika Budidarma, 4(4), 1235–1242. https://doi.org/10.30865/mib.v4i4.2522
[16] Jaini,  N.  I.,  Asri,  E.,    Nova,  F.  (2021). Sistem Manajemen Kehadiran Menggunakan  Metode  Face  Recognition Berbasis  Web.  Jurnal  Ilmiah  Teknologi Sistem Informasi,
2(2), 48–55.
https://doi.org/10.30630/jitsi.2.2.39