Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)

## RANCANG BANGUN APLIKASI PENGENALAN WAJAH UNTUK SISTEM PRESENSI DI PRODI TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS ISLAM RADEN RAHMAT MALANG MENGGUNAKAN METODE LBPH DAN LIBRARY OPENCV BERBASIS ANDROID
Gresy Ayu Wulandari * , Muhammad Sonhaji Akbar, Bila Nastiti Tasaufi Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Raden Rahmat Malang, Indonesia Email: gresyayu15@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol7No2.pp247-253

## ABSTRACT
The attendance system is a mechanism to record the attendance of students in each class they take. The attendance system serves as evidence of students' presence in the learning process. In its journey, Universitas Islam Raden Rahmat has been using manual attendance through attendance journals in the learning process. However, with technological advancements, the attendance process has followed this trend, one of which is face recognition. In this  research,  the  researcher  designed  a  face  recognition  application  for  the  attendance  system  that  can  be implemented on mobile platforms, especially Android. This application using the Local Binary Pattern Histogram (LBPH)  method  and  the  OpenCV  library.  The  objective  of  this  application  is  to  enhance  the  flexibility  and efficiency  of  the  current  attendance  system  by  eliminating  the  need  to  repeatedly  retrieve  attendance  forms, preventing fraud, and reducing paper usage. By using the waterfall system development method, testing showed a face recognition accuracy of 70%.
Keyword: Attendance System, Face Recognition, LBPH, Android.

## ABSTRAK
Sistem  presensi  adalah  suatu  mekanisme  untuk  mencatat  kehadiran  mahasiswa  pada  setiap  perkuliahan  yang diambil. Fungsinya sebagai bukti kehadiran mahasiswa dalam proses pembelajaran. Universitas Islam Raden Rahmat  dalam  perjalanannya  menggunakan  presensi  manual  berupa  jurnal  kehadiran  dalam  proses pembelajaran. Namun, dengan kemajuan teknologi, proses presensi telah mengikuti tren tersebut, salah satunya adalah  pengenalan  wajah.  Dalam  penelitian  ini,  peneliti  merancang  sebuah  aplikasi  pengenalan  wajah  (face recognition)  untuk  sistem  presensi  yang  dapat  diimplementasikan  pada  platform  mobile,  terutama  Android. Aplikasi ini menggunakan metode Local Binary Pattern Histogram (LBPH) dan pustaka OpenCV. Tujuan aplikasi ini  adalah  meningkatkan  fleksibilitas  dan  efisiensi  sistem  kehadiran  saat  ini  karena  tidak  perlu  berulangkali mengambil  formulir  daftar  kehadiran,  mencegah  kecurangan,  dan  mengurangi  penggunaan  kertas.  Dengan menggunakan  metode  pengembangan  sistem  waterfall,  pengujian  menunjukkan  akurasi  pengenalan  wajah sebesar 70%.
Kata Kunci: Sistem Presensi, Face Recognition, LBPH, Android.

## PENDAHULUAN
Universitas  merupakan  salah  satu  tempat  pada jenjang  perguruan  tinggi  dimana  proses  belajar mengajar  berlangsung  yang  melibatkan  civitas akademika  yaitu  dosen  dan  mahasiswa.  Menurut Undang-Undang  Nomor  12  Tahun  2012  Tentang Pendidikan  Tinggi  proses  pembelajaran  terjadi  ketika mahasiswa berinteraksi dengan dosen dan menggunakan sumber belajar dalam suatu lingkungan belajar.  Dalam  peran  sebagai  anggota  Sivitas Akademika,  dosen  memiliki  tanggung  jawab  untuk mentransfer  pengetahuan  dan/atau  teknologi  yang dimilikinya  kepada  mahasiswa,  dengan  menciptakan
lingkungan  belajar  yang  memungkinkan  mahasiswa untuk aktif mengembangkan potensi mereka (Republik Indonesia, 2012).
Seperti halnya di sekolah, pada universitas pun mahasiswa  juga  masih  memerlukan  proses  presensi ketika pembelajaran akan berlangsung. Sistem presensi ini  dapat  menjadi  bukti  yang  menyatakan  bahwa mahasiswa  yang  bersangkutan  telah  hadir  dalam melaksanakan  perkuliahan.  Sistem  presensi  ini kemudian  dapat  digunakan  sebagai  acuan  untuk penilaian akhir mahasiswa dan juga digunakan sebagai salah  satu  faktor  penentu  keikutsertaan  mahasiswa dalam ujian akhir.
ISSN: 2620-4339 (media online)
Pada proses presensi yang dilakukan khususnya di Prodi Teknik Informatika UNIRA Malang, peneliti mengamati  secara  langsung  bahwa  pada  proses pengecekan  daftar  kehadiran  mahasiswa  dalam perkuliahan  yang  diambil  masih  dilakukan  secara kovensional  yaitu  dengan  mengambil  formulir kehadiran  di  ruang  fakultas  dan  kemudian membubuhkan  tanda  tangan  pada  formulir  daftar kehadiran  tersebut.  Hal  tersebut  dapat  memberikan kesempatan  bagi  bagi  mahasiswa  untuk  melakukan kecurangan  seperti  melakukan  titip  absen  dan menggandakan  tanda  tanganya  sendiri.  Kesadaran mahasiswa  untuk  tidak  melakukan  titip  absen  serta menggandakan  tanda  tangannya  sendiri  guna  tercatat dalam  daftar  kehadiran  namun  kenyataannya mahasiswa tersebut tidak hadir saat perkuliahan sedang berlangsung,  dirasa  masih  kurang  karena  nyatanya masih  ada  mahasiswa  yang  melakukan  perilaku  tidak terpuji tersebut.
Dewasa  ini smartphone menjadi  salah  satu benda  yang  penggunaannya  tidak  lepas  dari  sekian banyak kegiatan yang dilakukan oleh manusia. Sistem presensi  menggunakan  pengenalan  wajah  sendiri awalnya  merupakan  aplikasi  komputer,  namun  kini penggunaannya  semakin  luas  dan  digunakan  pada platform  mobile seperti Android . Face  recognition merupakan  teknologi  yang  memungkinkan  pengguna untuk mengenali wajah seseorang melalui citra digital (Clara, 2022).
Terdapat  penelitian  terdahulu  yang  telah mengkaji  tentang  metode  pengenalan  wajah menggunakan  lbph  yang  dilakukan  oleh  Hilmawan (2022) yang berjudul “Implementasi Face Recognition Secara Real-Time Dengan  Metode Haar  Cascade Classifier Menggunakan Opencv-Python”. Hasil yang didapatkan  adalah  sistem  dapat  mengenali  pengguna awal  dengan  pada  jarak  jauh  dan  dekat,  namun  pada faktor pencahayaan yang terlalu terang dan gelap serta posisi  menghadap  ke  atas  didapatkan  nilai  akurasi dibawah 60%.
Penelitian  lainnya  dilakukan  oleh  (Kosasih  & Daomara,  2021)  yang  berjudul  “Pengenalan  Wajah Dengan Menggunakan Metode Local Binary Patterns Histograms (LBPH)”.  Hasil  yang  didapatkan didapatkan  yaitu  penggunaan  metode  LBPH  untuk pengenalan wajah mampu memperoleh tingkat akurasi sebesar  86%  dengan  total  data  citra  wajah  sebanyak 750 citra
Selanjutnya  penelitian  oleh  (Pratama,  Lusni, Dara, & Sahertian, 2021) yang berjudul “Perbandingan Pengenalan  Wajah  Dengan  Metode Local  Binary Pattern  Histogram Dan Eigenface Untuk  Presensi”.
Hasil  penelitian  yang  didapatkan  yaitu  aplikasi  yang membandingkan  pengenalan  wajah  menggunakan metode Local Binary Pattern Histogram dan Eigenface untuk  keperluan  presensi  mampu  mengidentifikasi wajah dengan bantuan metode identifikasi wajah, yaitu viola-jones. Dengan posisi wajah menghadap langsung ke  kamera  dan  jarak  kurang  dari  40  cm,  aplikasi  ini mencapai tingkat akurasi yang tinggi, yaitu 91% untuk LBPH dan 79% untuk Eigenface .
Pada kajian akhir ini peneliti merancang sebuah aplikasi face  recognition untuk  sistem  presensi  yang penggunaannya  dapat  diimplementasikan  ke platform mobile khususnya Android. Pengimplementasian aplikasi  ini  menggunakan  pustaka OpenCV ,  dimana dalam didalamnya terdapat algoritma yang berhubungan  dengan  proses  pengenalan  wajah  yaitu algoritma Local  Binary  Pattern  Histogram (LBPH). Tujuan  dirancangnya  aplikasi  ini  diharapkan  dapat meningkatkan  tingkat  fleksibilitas  dan  efisiensi  dari sistem  presensi  yang  sudah  ada  karena  tidak  perlu berulangkali  mengambil  formulir  daftar  kehadiran, dapat mengurangi kemungkinan terjadinya kecurangan saat  proses  presensi  serta  dapat  mengurangi penggunaan  kertas  atau paperless dalam  pelaksanaan pencatatan  kehadiran  mahasiswa  khususnya  pada Program  Studi  Teknik  Informatika  Universitas  Islam Raden Rahmat Malang.

## TINJAUAN PUSTAKA
Open Computer Vision (OpenCV)
Menurut (Kadir, 2019), OpenCV adalah sebuah pustaka  yang  berbasis  sumber  terbuka  yang  memiliki lebih  dari  500  fungsi  yang  dirancang  khusus  untuk memproses  visi  komputer. Software ini  telah  dirilis dengan lisensi BSD yang memungkinkan penggunaannya baik untuk kepentingan bisnis maupun komersial. Selain itu, OpenCV juga dapat dijalankan di berbagai  platform  seperti  Windows,  Linux,  Mac  OS, iOS, dan Android .

## Local Binary Pattern Histogram
Menurut  (Kurniawan,  2017), Local  Binary Pattern  Histogram atau  LBPH  merupakan  inovasi terbaru dari metode Local Binary Pattern (LBP) yang bertujuan  untuk  meningkatkan  kinerja  dalam pengenalan wajah . LBP sendiri merupakan deskriptor tekstur yang dapat digunakan untuk merepresentasikan wajah, karena wajah dapat dianggap sebagai kumpulan pola  tekstur  mikro  yang  terdapat  dalam  citra . LBPH merupakan  suatu  pendekatan  non-parametrik  yang menggambarkan pola tekstur lokal dalam citra wajah. Metode Local  Binary  Pattern  Histogram (LBPH)
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)
ISSN: 2620-4339 (media online)
memiliki proses pengenalan yang mirip dengan metode Local Binary Pattern (LBP).
1) Pada tahap awal, gambar wajah yang telah dipotong dan  dikonversi  menjadi  skala  keabuan  menjalani proses  ekstraksi  fitur.  Proses  ini  melibatkan pengubahan  setiap  piksel  gambar  menjadi  nilai thresholding menggunakan 3x3- tetangga, di mana piksel  tengah  dari  setiap  3x3-  tetangga  diambil sebagai pembanding.
2) Apabila  nilai  piksel  tetangga  memiliki  nilai  yang lebih  besar  atau  sama  dengan  nilai  piksel pembanding dalam skala keabuan, maka nilai piksel tersebut  akan  dikonversi  menjadi  1.  Sebaliknya, jika nilai piksel tetangga memiliki nilai yang lebih kecil  dari  nilai  piksel  pembanding  dalam  skala keabuan, maka nilai piksel tersebut akan dikonversi menjadi 0.
3) Setelah  mengkonversi  menjadi  nilai  biner,  akan terbentuk  deret  biner  yang  nantinya  dapat  diubah menjadi  nilai  desimal.  Nilai  desimal  ini  akan digunakan  sebagai  nilai  tengah  untuk  piksel selanjutnya.  Deret  biner  ini  dikenal  sebagai  kode LBP.  Sebagai  contoh,  dalam  Gambar  1,  nilai desimal 233 akan menjadi nilai tengah untuk piksel selanjutnya
Sumber: (Kurniawan, 2017) Gambar 1. Kode Local Binary Pattern ( LBP )

## Android
Android merupakan sebuah sistem operasi yang menggunakan dasar Linux yang telah diadaptasi khusus untuk  digunakan  pada  perangkat  bergerak,  seperti perangkat  mobile.  Sistem  operasi  ini  terdiri  dari beberapa komponen penting, termasuk sistem operasi inti,  middleware,  dan  berbagai  aplikasi  utama.  Pada awalnya,  Android  dikembangkan  oleh  perusahaan bernama  Android  Inc.  Namun,  pada  tahun  2005, perusahaan  tersebut  diakuisisi  oleh  Google.  Aplikasi Android dapat ditulis menggunakan bahasa pemrograman Java. Umumnya, struktur Android terdiri dari  komponen  perangkat  lunak  yang  terdiri  dari lapisan aplikasi, lapisan kerangka kerja, Android run- time  sebagai  perantara  dan  kernel  Linux  yang mengelola perangkat keras di bawahnya (Juhara, 2016).

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  mengulas  tentang langkah-langkah  yang  diterapkan  dalam  penelitian. Tempat  penelitian  ini  dilakukan  di  Program  Studi Teknik  Informatika  Universitas  Islam  Raden  Rahmat Malang  dan  waktu  penelitian  dilaksanakan  pada semester genap yang dibagi menjadi dua periode, yaitu pada  tanggal  8  -12  mei  2023  yang  menghasilkan  8 responden  dan  13  mei  2013  yang  menghasilkan  2 responden.
Metode  yang  tepat  untuk  penelitian  ini  adalah metode  penelitian  dan  pengembangan  atau  lebih dikenal  dengan  istilah Research  and  Development (R&D). Menurut (Sugiyono, 2017), Metode penelitian dan  pengembangan,  yang  juga  dikenal  sebagai Research  and  Development dalam  bahasa  Inggris, adalah  suatu  metode  penelitian  yang  bertujuan  untuk menciptakan  produk  spesifik  dan  menguji  tingkat efektivitas produk tersebut.
Metode  pengembangan  sistem  yang  dijadikan sebagai  acuan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode waterfall. Model waterfall adalah  sebuah  pendekatan klasik  yang  berorientasi  pada  sistem  dan  mengikuti urutan  yang  terstruktur  dalam  proses  pengembangan perangkat lunak (Pressman, 2012). Tahapan pengembangan  sistem  dengan  metode waterfall ditampilkan  pada  gambar  2.  Berdasarkan  gambar  2, tahapan  penelitian  ini  diawali  dengan  analisis kebutuhan sistem, kemudian menentukan desain sistem yang  akan  dibangun,  dilanjutkan  dengan  penulisan kode program, tahap pengujian sistem.
Sumber: (Pressman, 2012) Gambar 2. Tahapan Metode Pengembangan Waterfall

## Analisis Kebutuhan
Tahap  pertama  analisa  kebutuhan  yang dilakukan  adalah  dengan  mengumpulkan  data  citra wajah  mahasiswa.  Dalam  penelitian  ini  jumlah  data mahasiswa  yang  diambil  sebanyak  10  responden dengan  pengambilan  data  wajah  sejumlah  masing- masing  2  citra,  sehingga  total  citra  wajah  yang didapatkan adalah sejumlah 20 citra. Data citra wajah ini  diperoleh  pada  saat  mahasiswa  melakukan pendaftaran wajah secara real-time pada aplikasi yang kemudian  tersimpan  pada dataset yang  ditampilkan seperti gambar 3.
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)
Gambar 3. Sample Pengambilan Wajah
Foto  tersebut  yang  kemudian  akan  dijadikan sebagai  tolak  ukur  keberhasilan  dalam  proses pengenalan wajah. Jika citra wajah yang diambil saat pengenalan wajah cocok dengan data tersebut atau data foto yang berada di database , maka proses pengenalan wajah berhasil.

## Perancangan Desain Sistem
Setelah melakukan analisis kebutuhan, langkah selanjutnya  adalah  melakukan  tahap  desain  sistem. Pada tahap ini, peneliti melakukan perancangan sistem dengan  menggunakan diagram  use  case untuk menggambarkan  interaksi  antara  pengguna  (aktor) dengan sistem yang dapat dilihat pada Gambar 4
Gambar 4. Use Case Diagram
Grafik use  case tersebut  menerangkan  bahwa pada  aplikasi  terdapat  dua user yaitu  dosen  dan mahasiswa.  Agar  dapat  melihat  data  diri,  mengubah password ,  melihat  data  kelas  yang  diajar  dan melakukan  verifikasi  kehadiran  mahasiswa,  dosen harus  melakukan login terlebih  dahulu.  Begitu  juga dengan  mahasiswa,  agar  dapat  menambah dataset wajah yang akan digunakan ketika proses pengenalan wajah  saat  presensi  dilakukan  dan  mengunggah  data wajah tersebut, kemudian melihat data diri, mengubah password ,  melihat  data  kelas  serta  melakukan verifikasi kehadiran, mahasiswa harus melakukan login dahulu

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian ini membahas mengenai proses uji coba terhadap  kinerja  aplikasi  berkaitan  dengan  data perkuliahan  yang  ditampilkan  dan  ketepatan  sistem dalam  melakukan  pengenalan  wajah  yang  dilakukan oleh mahasiswa.
Gambar 5. Alur Kerja Pengenalan Wajah
Gambar  5  merupakan  alur  kerja  pengenalan wajah.  Sistem  presensi  dengan  pengenalan  wajah diawali  dengan  mahasiswa  menjalankan  program hingga  menampilkan  kamera  kemudian  jika  kamera berhasil  mendeteksi  wajah,  maka  akan  di capture kemudian dikonversi dari RGB – grayscale. Setelah itu data citra wajah mahasiswa akan disimpan pada dataset dengan  format  nama_nim_indexfoto,  nim  didapatkan dari mahasiswa yang telah login . Selanjutnya dilakukan proses latih data wajah dengan menyimpan file menjadi *.yml.  Kemudian  diproses  dengan  algoritma Local Binary  Pattern  Histogram untuk  dapat  dilakukan identifikasi  wajah.  Jika  wajah  yang  terdeteksi  adalah benar wajah mahasiswa yang bersangkutan maka akan muncul notifkasi yang menampilkan nama mahasiswa telah berhasil melakukan proses presensi.

## Batasan Pengujian Aplikasi
Batasan  pengujian  aplikasi  yang  digunakan untuk sistem presensi ini adalah sebagai berikut: 1. Data citra wajah disimpan ke dalam satu folder hasil pendaftaran dan satu folder saat proses pengenalan wajah
2. Proses  pedeteksian  wajah  dilakukan  secara real- time dengan  posisi  wajah  sejajar  dan  tegak  lurus mengadap ke kamera
3. Proses pengujian aplikasi dilakukan di tempat kerja penulis dikarenakan keterbatasan waktu dan tempat pengujian.  Dengan  menggunakan  kelas  skenario yang  terdiri  dari  8  orang  yang  bertindak  sebagai mahasiswa
4. Aplikasi  ini  hanya  melakukan  pengambilan  citra wajah,  kemudian  dilakukan  proses grayscaling . Dilanjutkan dengan diproses menggunakan library OpenCV dan kemudian disimpan kedalam folder
5. Mahasiswa  memilih  satu  matakuliah  untuk melakukan proses presensi menggunakan
pengenalan wajah
Rincian  mengenai  perangkat  keras  dan perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam  proses implementasi  perangkat  lunak  ini  dipaparkan  dalam Tabel 1 di bawah ini:
Tabel 1. Spesifikasi Perangkat Keras Dan Perangkat Lunak Yang Digunakan
Perangkat Keras ( Hardware ) Android Redmi Note 10s Perangkat Lunak ( Software ) Sistem Operasi MIUI 12.5 berbasis Android 11 Processor Media Tek Helio G95 Memori Primer 6 GB Memori Sekunder 64 GB Aplikasi  Sistem  Presensi  Menggunakan Pengenalan Wajah Berbasis Android ini dikembangkan dengan bahasa pemrograman Javascript menggunakan framework React  Native  dan  menggunakan database MySQL. Aplikasi ini disimpan pada web server yang menggunakan python dengan framework Flask sebagai perantaranya.
Implementasi  Aplikasi  Sistem  Presensi Menggunakan Pengenalan Wajah Berbasis Android ini menggunakan  spesifikasi  perangkat  keras  dan perangkat lunak yang dijabarkan pada Tabel 4.1. Selain menggunakan  spesifikasi  tersebut,  aplikasi  ini  juga dapat  dijalankan  pada  perangkat mobile lain  dengan minimal versi Android 5 (Lolipop)

## Pengujian Aplikasi
Hal pertama yang dilakukan pada saat pengujian aplikasi  adalah  dengan  melakukan login .  Pengujian dilakukan  dengan  memasukkan username dan password dengan kententuan username dan password bagi  mahasiswa  dengan  menggunakan  nim  dan  bagi dosen dapat menggunakan nidn.
Setelah user berhasil  melakukan login. User akan  diarahkan  menuju  halaman  beranda  atau home. Terdapat  perbedaan  menu  pada  halaman  beranda mahasiswa  dan  dosen.  Dimana  pengenalan  wajah hanya  dapat  dilakukan  oleh  mahasiswa  seperti  pada Gamabr  6  dan  halaman  dosen  dapat  dilihat  pada Gambar 7
Gambar 6 Home Mahasiswa
Gambar 7 Home Dosen
Ketika  mahasiswa  memilih  menu  “Daftarkan wajah”,  sistem  akan  menampilkan  kamera  untuk mendeteksi  wajah.  Jika  wajah  terdeteksi  kemudian siatem  akan  mengambil  2  (dua)  kali  foto  mahasiswa kemudian  akan  dilakukan  proses grayscale dan disimpan ke dalam dataset dan database berdasarkan
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)
nim mahasiswa. Proses pendaftaran wajah mahasiswa dapat dilihat pada Gambar 8
Gambar 8 Halaman Pendaftaran Wajah
Setelah data citra tersebut berhasil di upload dan dilatih,  mahasiswa  dapat  memilih  kelas  berdasarkan matakuliah yang akan diambil untuk melakukan proses verifikasi  data  kehadiran  menggunakan  pengenalan wajah.
Gambar 9. Antarmuka Mahasiswa Yang Berhasil Dikenali
Gambar 9 menampilkan keterangan bahwa data mahasiswa  yang  melakukan  proses  presensi  berhasil dideteksi  dan  dikenali  oleh  sistem.  Citra  wajah mahasiswa  yang  diambil  ketika  melakukan  proses presensi akan ditampilkan pada halaman dosen untuk dilakukan  verifikasi  ulang  yang  menampilkan  data
mahasiswa  beserta  citra  wajah  mahasiswa  yang melakukan presensi yang terlihat seperti Gambar 10.
Gambar 10 Halaman Tampil Data Mahasiswa Yang Hadir
Hasil  perhitungan  dari  uji  coba  program  yang telah  dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa sampel, ditampilkan pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Akumulasi dari Uji Coba Produk Yang Dilakukan Parameter Hasil Banyaknya Citra Testing 10 Banyaknya Citra Testing Yang Dikenali 7 Banyaknya Citra Testing Yang Gagal Dikenali 3 Akurasi 70% Error Rate 30%
Penjelasan Tabel 2 adalah sebagai berikut:
1. Tingkat Akurasi Tingkat akurasi yang diperoleh dari uji coba produk ini yaitu 70%, yang berarti dari total 10 wajah yang telah  didaftarkan  terdapat  7  citra  wajah  yang berhasil dikenali.
2. Error Rate
Tingkat  kesalahan  yang  diperoleh  dari  uji  coba produk  ini  yaitu  30%,  yang  berarti  dari  total  10 wajah yang telah didaftarkan terdapat 3 citra wajah yang tidak dikenali dengan benar.
Proses  uji  coba  program  dilaksanakan  dengan menggunakan sejumlah 10 data responden yang berasal dari  mahasiswa.  Dengan  metode  deteksi  wajah menggunakan local  binary  pattern  histogram dan library OpenCv  dan  dengan  kondisi  pengujian  yang telah  direncanakan  sebelumnya,  didapatkan  hasil bahwa  7  data  wajah  berhasil  dideteksi  dan  dikenali dengan benar dan 3 data wajah masih sering dideteksi sebagai orang lain.
Hal ini disebabkan karena tidak adanya proses cropping pada  saat  proses  penyimpanan  citra  wajah. Sehingga  ditentukan  adanya  jarak  ideal  agar  wajah terdeteksi  dan  dapat  dilakukan  pengenalan  wajah sejauh  25cm  hingga  30cm  dengan  posisi  wajah  yang sejajar  dan  tegak  lurus  agar  dapat  dikenali  dengan benar.  Dan  dengan  beberapa  kali  percobaan, mahasiswa  yang  sebelumnya  gagal  dikenali selanjutnya telah berhasil dikenali dengan benar.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan,  aplikasi  pengenalan  wajah  untuk  sistem presensi yang diberi nama “SiPMa” ini telah berhasil diimplementasikan  dengan  cukup  lancar  dan  sesuai dengan  yang  diharapkan  dengan  tingkat  keberhasilan 70%. Hal ini membuktikan bahwa metode Local Binary Pattern Histogram dan pustaka OpenCV dapat bekerja dengan  cukup  baik.  Pada  proses  pendeteksian  dan pengenalan  wajah  mahasiswa  menggunakan  aplikasi ini tidak menggunakan proses croping sehingga untuk mendapatkan tingkat akurasi yang baik, proses deteksi dan  pengenalan  dapat  dilakukan  dengan  jarak  ideal yaitu mulai 25 – 30cm dengan posisi yang sejajar dan tegak lurus dengan kamera.

## DAFTAR PUSTAKA
Clara, C. (2022). Implementasi Algoritma Local Binary Pattern Dan Backpropagation Untuk Face Recognition . Universitas Multimedia Nusantara. Hilmawan, S. V. (2022). Implementasi Face Recognition Secara Real-Time Dengan Metode Haar Cascade Classifier Menggunakan Opencv- Python . Universitas Gunadarma. Juhara, Z. P. (2016). Panduan Lengkap Pemrograman Android . Yogyakarta: Andi Offset. Kadir, A. (2019). Langkah Mudah Pemrograman Opencv Dan Python . Jakarta: PT Elex Media Kamputindo. Kosasih, R., & Daomara, C. (2021). Pengenalan Wajah dengan Menggunakan Metode Local Binary Patterns Histograms (LBPH). Jurnal Media Informatika Budidarma , 5 (4), 1258. https://doi.org/10.30865/mib.v5i4.3171 Kurniawan, A. (2017). Perbandingan Akurasi
Pengenalan Wajah Menggunakan Metode LBPH Dan Eigenface Dalam Mengenali Tiga Wajah Sekaligus Secara Real-Time . Universitar Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. Pratama, Lusni, T., Dara, M. A. D. W., & Sahertian, J.
(2021). Perbandingan Pengenalan Wajah Dengan Metode Local Binary Pattern Histogram Dan Eigenface Untuk Presensi. In Seminar Nasional Inovasi Teknologi . Pressman, R. S. (2012). Rekayasa Perangkat Lunak (Pendekatan Praktisi) (1st ed.). Yogyakarta: Andi Offset. Republik Indonesia. (2012). Undang-Undang Nomor 12 Tahun 2012 tentang Pendidikan Tinggi . Jakarta: Sekretariat Negara.
Sugiyono. (2017). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D . Bandung: Alfabet.