## Perancangan Aplikasi Smart Indicator Lecturer Berbasis Android Menggunakan Microcontroller
Mohamad Dimas Radityatama #1 , Fauziah #2 , Nur Hayati #3
# Program Studi Informatika, Universitas Nasional Jl. Sawo Manila, Pejaten, Ps. Minggu, Jakarta 12520 mdimasradityatama@gmail.com fauziah@civitas.unas.ac.id nurhayati@civitas.unas.ac.id
Abstrak — Berdasarkan Google I/O 2019, pengguna Android telah  meningkat  500  juta  pengguna  sejak  dua  tahun  lalu. Disisi lain, kehadiran dosen di Universitas masih belum bisa dipantau  secara realtime sebab  hanya  menggunakan  papan geser  manual  jika  dosen  telah  sampai  ditujuan  dan  papan tersebut hanya dapat dilihat jika kita berada di Universitas, contohnya  yang  berada  di  Fakultas  Teknologi  Komunikasi dan  Informasi  Universitas  Nasional,  dengan  memanfaatkan pesatnya  perkembangan smartphone berbasis  Android, maka  dapat  dibuat  aplikasi  Indikator  informasi  dosen berbasis Android. Berdasarkan penelitian terdahulu pemanfaatan Microcontroller menggunakan fingerprint sebagai  media  absensi  dinilai  efisien.  Penelitian  ini menggunakan Microcontroller untuk  perancangan smart indicator  lecturer berbasis  Android  dengan  menggunakan fingerprint dosen.  Aplikasi  dirancang  dengan  menggunakan modul fingerprint R307  dan  NodeMCU  yang  akan  di  kirim pada  database firebase dan  akan  mengubah indicator kehadiran  dosen  pada smartphone .  Berdasarkan  hasil pengujian  didapat  rata  –  rata  keberhasilan fingerprint sebesar 88,6% dan rata – rata 87% user menyatakan sangat setuju bahwa aplikasi mudah dipahami dan dioperasikan.
Kata kunci —
Android, Fingerprint,
Lecturer,
Microcontroller, Absensi.

## I. P ENDAHULUAN
Pada  Google  I/O  2019,  pengguna  Android  meningkat 500  juta  pengguna  sejak  dua  tahun  lalu  yang  telah mencapai  total  2  miliar  pengguna  [1].  Disisi  lain kehadiran dosen di Universitas masih belum bisa dipantau secara realtime sebab  hanya  menggunakan  papan  geser manual  jika  dosen  telah  sampai  ditujuan  dan  papan tersebut hanya dapat dilihat jika kita berada di Universitas, contohnya yang berada di Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informasi Universitas Nasional. Berdasarkan permasalahan  yang  ada,  memanfaatkan  perkembangan Android  sebagai  media  perantara  berupa  aplikasi  dinilai lebih  fleksibel  sebab  sifat smartphone yang  memiliki
mobilitas  tinggi,  maka  akan  dirancang  aplikasi  untuk memantau  kehadiran  dosen  berbasis  Android  agar mahasiswa  dapat  melihat  kehadiran  dosen  dengan memanfaatkan aplikasi yang dirancang.
Penelitian  yang  dilakukan  Rahayu  Purwanti,  Fathan dan  Senja  mengenai  respon fingerprint dideteksi menghasilkan rata-rata waktu 43.6 second , sebagai waktu sampling untuk  mengenali  pola  sidik  jari  pada  sistem presensi  [2].  Penelitian  yang  dilakukan  Salita  dan Handoko  dengan  menggunakan fingerprint berbasis Mikrocontroller menghasilkan pengujian untuk mengetahui  persentase  tingkat  keakuratan  sistem  untuk record fingerprint yaitu  sebesar  86,67%  dengan  skenario pengujian  adalah  proses  pendaftaran  ( record )  sebanyak  6 kali  untuk  10 fingerprint yang  berbeda  [3].  Penelitian yang  dilakukan  Baiq  Rizki,  Arimbawa  dan  Fitri  dengan mengimplementasikan IoT menggunaka sensor fingerprint menghasilkan  nilai  waktu  tersingkat  1,036  detik  dan waktu  terlama  1,408  detik  dengan  waktu  rata-rata  yang didapatkan sebesar 1,1241 detik [4].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu,  penerapan  sensor fingerprint dinilai  berhasil  dan  cepat  dalam  prosesnya, maka  penelitian  ini  merancang smart  indicator  lecturer dengan  Microcontroller  berbasis  Android  menggunakan fingerprint dosen.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Metode Perancangan Sistem

## Gambar. 1 Metode waterfall
Pada  perancangan  aplikasi  ini  menggunakan  metode waterfall dapat juga disebut metode air terjun. Metode ini terdapat 5 tahapan, yaitu:
1) Analisis :  Tahapan  ini  adalah  tahapan  pertama pada  metode  waterfall  untuk  melakukan  analisis  pada sistem  yang  akan  dirancang  dengan  detail.  Pada  tahapan ini  menganalisis  sistem  secara  keseluruhan  baik  dalam kebutuhan  oleh  pengguna  dan  batasannya  mulai  dari konsep  prototype smart  indicator  lecturer ,  cara  kerja sistem smart  indicator  lecturer ,  halangan  yang  akan muncul  dalam  melakukan  perancangan smart  indicator lecturer ,  tujuan  yang  dicapai  serta  kegunaan  dan spesifikasi smart indicator lecturer . 2) Desain : Pada tahapan ini kelanjutan dari tahapan sebelumnya yang sudah melakukan analisis apa saja yang dibutuhkan.  Maka  tahapan  ini  akan  menentukan spesifikasi  yang  lebih  rinci  dari  tahapan  analisis.  Pada penelitian  ini  dibuat  aplikasi smart  indicator  lecturer perangkat  lunak  berbasis  android  untuk monitoring dan perangkat keras berbasis microcontroller . 3) Implementasi : Pada tahapan ini akan melakukan penerapan  keseluruhan  yang  sudah  disiapkan  pada tahapan  sebelumnya  dimana  desain  sistem  akan  diubah menjadi  program  yang  sesuai  dengan  kesepakatan sebelumnya.  Program  untuk  perangkat  lunak  maupun program untuk perangkat kerasnya. Selanjutnya bagian uji sistem  akan  melakukan  verifikasi  apakah  sistem  sudah sesuai dengan keperluan atau tidak.
4) Pengujian : Pada tahapan ini melanjutkan sistem yang  sudah  dibuat  pada  tahap  implementasi  untuk mengintegrasikan  dan  diuji  untuk  mengetahui  kesesuaian sistem yang telah dirancang sebelumnya.
5) Pemeliharaan :  Ini  adalah  tahapan  akhir  dalam metode waterfall dimana  sistem  akan  dijalankan  serta dilakukan pemeliharaan guna memperbaiki kesalan sistem jika  ada  kesalahan  sistem  yang  tidak  ditemukan sebelumnya.

## B. Analisis Kebutuhan Sistem
Dalam    tahapan  analisis  kebutuhan  sistem  bertujuan untuk  mengidentifikasi  kebutuhan  apa  saja  yang dibutuhkan dalam merancang sistem yang akan dibuat [5]. Didapatkan  kebutuhan  sistem  perangkat  lunak  ( software) dan perangkat keras ( Hardware) .
 Kebutuhan Software :  Atom  v1.40.1,  Arduino  IDE v1.8.10, Android Studio v3.4.2, draw.io, Fritzing,
 Kebutuhan Hardware :  NodeMCU  ESP8266 WiFi, Fingerprint R307, Smartphone Android.

## C. Perancangan Perangkat Keras
Gambar. 2 Alur rangkaian hardware
Pada perancangan hardware pada Gambar 2 terdiri dari:
 1 NodeMCU ESP8266
 1 Fingerprint R307

## D. Blok Diagram Rangkaian

## Gambar. 3 Diagram blok sistem
Perancangan blok diagram bertujuan untuk merealisasikan  sistem  agar  mudah  dipahami  [6].  Alur dalam  blok  diagram  dimulai  dari  dosen scan fingerprint pada  sensor fingerprint selanjutnya  Microcontroller  akan melakukan  pengecekan  status  kehadiran.  Microcontroller akan melakukan perubahan status kehadiran dosen. Semua data  dikirim  ke  dalam database Firebase  [7].  Pada Microcontroller  akan mendapatkan  informasi  dari database bahwa  status  kehadiran  dosen  berubah  sesuai dengan  tindakan  yang  dilakukan.  Selanjutnya  Android akan  mengikuti database Firebase  untuk  merubah
keterangan  dosen  sesuai  dengan  kehadiran  dosen  yang dikirimkan oleh Microcontroller ke database Firebase [8].
E. Flowchart Sistem
Flowchart digunakan untuk melihat instruksi terperinci dari setiap proses pada sistem yang dirancang.
Gambar. 4 Flowchart sistem
Pada  Gambar. 4 diketahui  alur  proses  penelitian  dari awal  persiapan  modul fingerprint R307  sampai  dengan mendapatkan identitas fingerprint kemudian pada smartphone mengalami  perubahan  seiring  kehadiran dosen [9].
1. Persiapan Modul Fingerprint R307.
2. Menghubungkan Modul Fingerprint R307
terhadap  komputer  untuk  persiapan  memasukan data fingerprint 3. Scan fingerprint dan  pemberian  ID  pada fingerprint .
4. Rangkaian  yang  sebelumnya  dihubungkan  ke computer ,  sekarang  dipindahkan  ke  rangkaian Microcontroller.
5. Perangkat disiapkan untuk scan.
6. Dosen  melakukan scan pada fingerprint yang kemudian akan dilakukan proses selanjutnya pada Microcontroller.
7. ID  yang  didapatkan  kemudian  akan  dikirimkan pada database Firebase.
8. Smartphone akan mengetahui dosen tersebut telah hadir  atau  keluar  ketika  Firebase  ada  perubahan yang terjadi.
III. H ASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Swimlane Diagram
Berdasarkan  rancangan  sistem  yang  ada,  maka dihasilkan swimlane  diagram yang  menggambarkan interaksi pada setiap subset dari sebuah proses [10].
Gambar. 5 Swimlane diagram
Gambar  5  menjelaskan  proses  dari  interaksi  disetiap bagian,  yang  mana  dimulai  dari  dosen  melakukan scanning  fingerprint ,  kemudian  sistem  akan  mencocokan dengan database dan  jika  dinyatakan  cocok  maka  akan muncul  notifikasi  kesuksesan  dari  indikator  LED  yang menyala,  kemudian  sistem  akan  meneruskan  notifikasi kehadiran  dosen  dengan  mengubah  lampu  indikator  yang ada pada aplikasi android yang dirancang [11].

## B. Tampilan Aplikasi
Gambar. 6 Tampilan indikator kehadiran dosen
Pada  Gambar  6  menampilkan  keterangan  perihal kehadiran  dosen  yang  telah  melakukan  absensi  di Universitas, dengan indikator warna hijau yang menandakan  hadir  dan  indikator  warna  merah  yang menandakan ketidakhadiran dosen di tempat [12].

## Gambar. 7 Informasi fakultas
Informasi  Fakultas  yang  ditampilkan  pada  Gambar  7 merupakan  tambahan  fitur  yang  diimplementasikan  pada aplikasi Smart Indicator Lecturer yang difungsikan untuk
menginformasikan berita – berita terkait informasi penting dari Universitas [13].

## C. Pengujian
Pengujian  dilakukan  menggunakan blackbox  testing pada  fitur  yang  ada  untuk  mengetahui  keberhasilan  dari aplikasi yang telah dibangun [14].
T ABEL I P ENGUJIAN PADA A LAT DAN A PLIKASI Fitur Hasil yang diharapkan Hasil yang diuji Keterangan Pendaftaran Fingerprint Alat dapat melakukan pendaftaran fingerprint yang belum terdaftar dan dipasangkan id terbaru. Fingerprint berhasil didaftarkan & mendapatkan id berbeda. Berhasil Scan Fingerprint Alat dapat memindai fingerprint yang telah ada pada database Alat berhasil memindai dengan ditandai bunyi pada alat
scanner
Berhasil
LED Keberhasilan Fingerprint Lampu akan menyala berwarna hijau jika fingerprint benar dan lampu akan menyala berwarna merah jika fingerprint tidak dikenali Lampu berhasil menyala sesuai dengan kondisi
fingerprint benar dan tidak dikenali Berhasil Bunyi Suara akan berbunyi ketika data terkirim ke server pada saat fingerprint benar Suara berhasil terdengar dan data sampai ke server Berhasil Input Data Dosen
Database diinputkan data dosen (berupa id) dan disinkronkan pada alat dengan aplikasi Data dosen (berupa id) berhasil diinputkan dan disinkronisasikan pada alat dengan aplikasi Berhasil Indikator Dosen
Indikator aplikasi dapat mengubah status kehadiran dosen (ditandai warna merah maupun hijau) dengan melakukan proses scanning fingerprint Indikator pada aplikasi berhasil berubah warna menjadi hijau jika hadir dan merah jika tidak hadir
Berhasil
Informasi Fakultas Fitur informasi fakultas akan menampilkan informasi terbaru dengan diposisikan pada bagian paling atas
Informasi terbaru yang ditampilkan telah berhasil ditempatkan pada bagian teratas dan menyusul dengan informasi yang sebelumnya telah ada.
Berhasil
Tabel  1  menampilkan  pengujian  terhadap  alat  dan aplikasi yang telah dirancang, dari hasil pengujian tersebut dihasilkan keterangan berhasil sebab hasil pengujian telah sesuai dengan hasil yang diharapkan peneliti.
Adapun pengujian langsung dilakukan dengan menguji pada sidik jari dosen Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika  Universitas  Nasional.  Proses Sampling dari proses  pencocokan  citra  ditunjukkan  pada  gambar dibawah ini [15].
Gambar. 8 Sample scanning fingerprint
Kemudian  dilakukan  pengujian  sebanyak  220  kali  dari 11  dosen  dengan  2  posisi    berbeda,  yaitu  normal  dan miring, masing – masing posisi diujikan sebanyak 10 kali dan menghasilkan grafik yang ditunjukkan oleh Gambar 8 [16].
Gambar. 9 Average of fingerprint time
Pada Gambar 9 memperlihatkan rata-rata waktu mengetahui fingerprint dosen dengan satuan milisecond (ms). Pengujian  ini  mendapatkan  hasil  tercepat  yaitu  sebesar 125,7ms pada keadaan normal dan terlambat sebesar 326,7ms pada  keadaan  miring.  Bagaimana  data  tersebut  mendapatkan rata  –  rata  sebesar  198,5ms  dalam  keadaan  scan fingerprint secara  normal  (jari  tegak  lurus  sesuai  dengan  sensor),  pada keadaan  miring  (jari  miring  90 ⁰ )  nilai  lebih  besar  dari
keadaan  normal  mendapatkan  rata  –  rata  waktu  sebesar 225,7ms dikarenakan pada saat scan jari melebihi dari sensor yang  ada.    Maka  rata-rata  yang  didapat  sebesar  227,1ms secara keseluruhan data yang diuji [17].
Keberhasilan pengujian selama proses scanning fingerprint diterangkan pada Gambar 10  dibawah ini [18].
Gambar 10. Average of fingerprint success
Pada  Gambar  10  ditunjukkan  hasil  rata  –  rata  pengujian pengenalan fingerprint dengan database yang ada, berdasarkan  hasil  tersebut,  tingkat  keberhasilan  rata  –  rata terbaca sebesar 88,6% dan rata – rata kegagalan tidak terbaca yaitu  11,4%.  Kegagalan  pengujian  didasari  dari  tipisnya gerutan  yang ada pada masing  – masing dosen, semakin tipis gerutan jari akan menyulitkan proses identifikasi.
Pengujian  dilakukan  dengan  skala  likert  yang  digunakan untuk  mengukur  pendapat user mengenai  keberhasilan aplikasi Smart Indicator Lecturer berdasarkan penilaian  yang telah  ditetapkan  oleh  peneliti [19].  Pengujian  dilakukan dengan  menyebarkan  kuesioner  kepada  30  mahasiswa  selaku user dengan  menggunakan    5  skala  penilaian  yaitu    nilai  1 untuk  Sangat  Tidak  Setuju  (STS),  nilai  2  untuk  Tidak  Setuju (TS), nilai 3 untuk Ragu - Ragu (RG), nilai 4 untuk Setuju (S) dan nilai 5 untuk Sangat Setuju (SS). Adapun nilai interpretasi dikategorikan sebagai berikut:
T ABEL II N ILAI I NTERPRETASI Persentase Total Interpretasi Nilai 80% - 100% Sangat Setuju 5 60% - 79,9% Setuju 4 40% - 59,9% Ragu – Ragu 3 20% - 39,9% Tidak Setuju 2 0% - 19,9% Sangat Tidak Setuju 1
Kuesioner  dilakukan  dengan  mengajukan  9  pertanyaan yang  telah  disusun  peneliti  terkait  dengan  tujuan  penelitian, kemudahan akses, tampilan dan fungsionalitas.
Dari  total  30  responden  yang  merupakan  mahasiswa Universitas Nasional, didapatkan hasil yang ditunjukkan pada Tabel 3.
T ABEL III K UESIONER M ENGGUNAKAN S KALA L IKERT No Pertanyaan Jawaban Responden Nilai Skala Likert Total Nilai Total (%) Interpretasi STS TS RG S SS STS TS RG S SS 1
Aplikasi memungkinkan untuk mengetahui kehadiran dosen 0 0 6 10 14 0 0 18 40 70 128 85,3%
Sangat Setuju 2 Aplikasi memberikan informasi fakultas terbaru
0 0 3 15 12 0 0 9 60 60 129 86%
Sangat Setuju 3 Aplikasi mudah dan nyaman digunakan
0 0 0 15 15 0 0 0 60 75 135 90%
Sangat Setuju 4 Aplikasi tidak memakan ruang penyimpanan
0 0 2 17 11 0 0 6 68 55 129 86%
Sangat Setuju 5 Aplikasi memiliki fitur yang sederhana dan mudah dipahami
0 0 3 13 14 0 0 9 52 70 131 87,3%
Sangat Setuju
6 Aplikasi mempercepat mahasiswa ( user ) menerima informasi 0 0 1 9 20 0 0 3 36 100 139 92,7% Sangat Setuju
7 Aplikasi membantu mahasiswa ( user ) dalam menerima informasi 0 0 0 13 17 0 0 0 52 85 137 91,3%
Sangat Setuju 8 Aplikasi telah dibuat dengan kebutuhan yang ditentukan
0 2 7 10 11 0 4 21 40 55 120 80%
Sangat Setuju 9 Aplikasi memiliki tampilan yang menarik
0 0 4 16 10 0 0 12 64 50 126 84%
Sangat Setuju Rata - Rata Persentase 87% Sangat Setuju
Tabel 3 menunjukkan rata – rata persentase kelayakan 87% dengan  interpretasi  sangat  setuju,  berdasarkan  kuesioner diatas  maka  dapat  dinyatakan  bahwa user mudah  memahami penggunaan aplikasi.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  diatas,  maka  dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Sistem yang dirancang merupakan sistem presensi dosen dengan rata – rata waktu yang dibutuhkan yaitu 227,1ms dan  didapatkan  rata  –  rata  keberhasilan  terbaca  yaitu 88,6%.
2. Dinilai dari hasil kuesioner didapatkan nilai 87% dengan interpretasi  sangat  setuju  yang  mengartikan  bahwa user dapat  dengan  mudah  memahami  dan  mengoperasikan aplikasi yang dirancang.
3. Perancangan  aplikasi Smart  Indicator  Lecturer dinilai berhasil  berdasarkan  pengujian  dari user maupun pengujian sistem.
R EFERENSI
[1] Y.  Pratomo,  “Google:  Ada  2,5  Miliar  Perangkat  Android  yang  Aktif Dipakai,” Kompas , 2019. [Online]. Available:
https://tekno.kompas.com  /read/2019/05/08/13310017/google--ada-2-
5-miliar-perangkat-android-yang-aktif-dipakai.
[2] B.  S.  R.  Purwanti,  F.  A.  Mursyid,  and  S.  D.  R.  Kusmujianti, “Perancangan  Sistem  Presensi  Merespon  Pola  Sidik  Jari  Dari  Sensor Fingerprint,” vol. 17, no. 2, pp. 129–136, 2018.
[3] S.  U.  Prini  and  H.  R.  Iskandar,  “Desain  Dan  Implementasi  Sistem
Absensi Mahasiswa Menggunakan Fingerprint Berbasis Mikrokontroler,” J. Tek. Media Pengemb. Ilmu dan Apl. Tek. , vol. 17, no. 1, p. 19, 2018.
[4] B.  R.  P.  Utami,  I.  W.  A.  Arimbawa,  and  F.  Bimantoro,  “Sistem Presensi Siswa berbasis Internet of Things menggunakan Sensor Sidik Jari  pada  SMK  Perhotelan  45  Mataram,” J.  Teknol.  Informasi,
Komputer, dan Apl. (JTIKA ) , vol. 1, no. 2, pp. 224–232, 2019.
[5] A.  Fakih,  I.  K.  Raharjana,  and  B.  Zaman,  “Pemanfaatan  Teknologi Fingerprint Authentication untuk Otomatisasi Presensi Perkuliahan,” J. Inf. Syst. Eng. Bus. Intell. , vol. 1, no. 2, p. 41, 2015.
[6] D.  N. Cahyadi,  T.  Wahyuningrum,  and  I.  Susanto,  “Rancang Bangun Sistem  Presensi  Mahasiswa  Berbasis  Fingerprint  Client  Server,” J. Inform. dan Elektron. , vol. 6, no. 1, pp. 43–48, 2014.
[7] M.  Alhothaily,  M.  Alradaey,  M.  Oqbah,  and  A.  El-Kustaban, “Fingerprint  Attendance  System  for  Educational  Institutes,” J.  Sci. Technol. , vol. 20, no. 1, pp. 34–44, 2015.
[8] B.  K.  P.  Mohamed  and  C.  V.  Raghu,  “Fingerprint  attendance  system for  classroom  needs,” 2012  Annu.  IEEE  India  Conf.  INDICON  2012 , pp. 433–438, 2012.
[9] K.  Annas  and  I.  Fitriati,  “Perancangan  Aplikasi  Absensi  Mahasiswa Berbasis Android untuk Dosen STKIP Taman Siswa Bima,” pp. 278– 285, 2019.
[10]  S.  N.  Azizah,  “Implementasi  Sistem  Absensi  Pegawai  Menggunakan Mac  Address  Smartphone  Dengan  Sensor  Bluetooth  Berbasis Mikrokontroller  Arduino,” J.  Explor.  IT ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  20–28, 2019.
[11]  D.  Setiawan  Putra  and  A.  Fauzijah,  “Perancangan  Aplikasi  Presensi Dosen  Realtime  Dengan  Metode  Rapid  Application  Development (RAD)  Menggunakan  Fingerprint  Berbasis  Web,” J.  Inform.  J.
Pengemb. IT , vol. 3, no. 2, pp. 167–171, 2018.
[12]  - Gat, “Integrasi Fingerprint System Dengan Real Time Absensi Dosen Berbasis  Web  (Studi  Kasus :  STMIK  Pontianak),” CogITo  Smart  J. , vol. 2, no. 2, p. 135, 2016.
[13]  Habibullah  and  A.  B.  Pulungan,  “Monitoring  Kehadiran  Siswa
Menggunakan  SMS  Gateway  Berbasis  Arduino,” Pros.  Semin.  Nas. Tek. Elektro FORTEI , no. April, pp. 277–281, 2018.
[14]  S.  Wibowo  and  Sarjono,  “Analisis  dan  Perancangan  Sistem  Informasi Presensi  Siswa  Berbasis  Android  Pada  SD  dan  SMP  Kanaan  Global School Jambi,” J. Manaj. Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 1093–1105, 2018. [15]  D.  Purnomo  and  M.  Alamsyah,  “Perancangan  Sistem  Presensi  Kuliah Berbasis Android,” Semin. Nas. Sist. Inf. , pp. 1083–1088, 2018.
[16]  I.  Verdian,  “Aplikasi  Sistem  Absensi  Mahasiswa  Menggunakan  Sidik Jari Pada Universitas Putra Indonesia ‘Yptk’ Padang,” J.  KomTekInfo Fak. Ilmu Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 62–78, 2015.
[17]  J. R. K. Putra, “Sistem Absensi Mahasiswa Menggunakan Finger Print U Are U 4500 pada STMIK AMIK RIAU,” Jar. Sist. Inf. Robot. , vol. 2, no. 01, pp. 75–80, 2018.
[18]  V. O. Wihana and F. Amrullah, “Penerapan Sistem Informasi Presensi Mahasiswa Menggunakan Fingerprint Berbasis Web,” J.  Comput. Sci. Appl. Informatics , vol. 1, no. 2, 2019.
[19]  A.  P.  Raharjo,  A.  B.  P.  Negara,  and  N.  Safriadi,  “Sistem  Informasi Kehadiran  Dosen  dan  Mahasiswa  Menggunakan  Sidik  Jari  pada Program  Studi  Informatika  Universitas  Tanjungpura,” J.  Sist.  dan Teknol. Inf. , vol. 6, no. 2, p. 76, 2018.