## PERANCANGAN DAN PENGEMBANGAN SISTEM ABSENSI REALTIME MELALUI METODE PENGENALAN WAJAH
I Nyoman Tri Anindia Putra 1 , Ida Bagus Gede Dwidasmara 2 ,
I Gede Santi Astawa 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika Jurusan Ilmu Komputer Fakultas MIPA Universitas Udayana Bukit Jimbaran Indonesia

## Email : trianindiaputra@gmail.com

## Abstrak
Perancangan  suatu  aplikasi  ataupun  sistem  pengenalan  wajah  yang  baik sangat  dibutuhkan  dalam  mengidentifikasi  personal  berdasarkan  pengenalan wajah  yang  bisa  dimanfaatkan kedalam  sebuah  sistem keamanan  elektronik  atau sistem  absensi.  Berdasarkan  beberapa  metode  yang  telah  diteliti  penulis  ingin merancang  dan  mengembangkan  sistem  absensi  melalui    salah  satu  metode pengenalan  wajah  yang  memiliki  akurasi  cukup  baik  berdasarkan  beberapa penelitian  sebelumnya, PCA  (Principle  Component  Analysis) atau  sering  disebut dengan Eigenfaces ini  merupakan  metode  yang  multifungsi  digunakan,  karena Eigenfaces  memilki  banyak  fungsi  khususnya  dalam  pengenalan  wajah  seperti dapat  melakukan  prediksi,  penghapusan  redundansi,  kompresi  data,  reduksi dimensi, sampai pada ekstraksi Ciri  (Marti, 2009) sehingga penulis menggunakan metode  eigenfaces  sebagai  metode  yang  akan  digunakan  dalam  pengembangan sistem absensi realtime dalam pengenalan wajah tersebut dengan menambahkan metode pada pendeteksian wajah sehingga wajah dapat dideteksi secara realtime. Tujuan  dari  penulisan  tugas  akhir  ini  yaitu  dapat  mengembangkan  dan mengimplemetasikan  metode  pengenalan  wajah Eigenfaces atau PCA kedalam sistem  absensi  menggunakan  deteksi  wajah  dan  melakukan  absen  dengan menekan  tombol  absen  secara  real  time  serta  mengintegerasikan  sistem  absensi dengan  database.  Sesuai  dengan  hasil  pengujiannya  dapat  disimpulkan  Sistem absensi  yang telah dibuat mampu melakukan proses absensi kepada user secara realtime  dengan  mendeteksi  wajah  user  melalui  metode  pengenalan  wajah  yaitu PCA(Priciple  Component  Analysis) dengan  tingkat  akurasi  sebesar  90%  melalui pengujian  secara  fungsional  akan  tetapi  Akurasi  pada  sistem  absensi  melalui metode  pengenalan  wajah  ini  akan  semakin  buruk  jika  pencahayaan  kurang  atau lebih.
Kata Kunci : PCA (Principle Component Analysis), Eigenface

## Abstract
The  design  of  a  good  application  or  face  recognition  system  is  very important  in  identifying  people  based  on  face  recognition  that  can  be  used  in  an electronic  safety  system  or  attendance  record  system.  Based  on  some  methods that have been studied the writer would like to design and develop an attendance record  system  through  one  of  the  face  recognition  methods  that  has  a  good
enough  level  of  accuracy  based  on  previous  studies.  PCA  (  Principle  Component Analysis)  or  more  commonly  called  Eigenfaces  is  a  multifunctional  method,  since Eigenfaces has many functions, particularly, in recognizing faces such as ability to predict,  delete  redundancies,  data  compression,  dimension  reduction  and characteristics  extraction  (  Marti,  2009).  Thus,  the  writer  used  Eigenfaces  as  a method to develop realtime attendance record system by adding to it  a method of face  recognition  method  to  be  able  to  detect  faces  in  realtime.  This  final  project was aimed at  developing and implementing Eigenfaces or PCA into an attendance record detection and checking the attendance by pressing the attendance function in real time as well as integrating the attendance record system into the datebase. In  accordance  with  the  results  of  testing  it  can  be  concluded  that  the  attendance record system that was created is able to do the attendance record process for the user  in  realtime  by  detecting  the user’s  face  through  PCA  (Principle  Component Analysis)  at  90%  level  of  accuracy  through  the  functional  testing.  However,  The level of accuracy will get decrease if the light is lower or higher than required.
Keywords: PCA (Principle Component Analysis), Eigenface.

## PENDAHULUAN
Perancangan suatu aplikasi ataupun  sistem  pengenalan  wajah  yang baik sangat dibutuhkan dalam mengidentifikasi  personal  berdasarkan pengenalan wajah yang bisa dimanfaatkan  kedalam  sebuah  sistem keamanan elektronik atau sistem
absensi.  Pengenalan  wajah    dalam penelitian  yang  akan  dilakukan  adalah mengimplementasikan metode pengenalan  wajah    kedalam  suatu sistem absensi, yang
nantinya digunakan  sebagai  algoritma  dalam pendeteksian wajah, yang sering disebut  dengan  sistem  absensi  wajah. Selain  itu  juga  penelitian  tentang pengenalan  wajah  ini  dimotivasi  oleh banyaknya  aplikasi  praktis  tentang pengenalan  wajah  yang  baik,  yang dibutuhkan  pada  berbagai  bidang  baik itu  bidang  keamanan  maupun  dibidang akademik.
Banyaknya metode yang
digunakan  dalam  penelitian  tentang pengenalan  wajah  2D  dengan  skala keabu-abuan  ( Grayscale )  diantaranya yaitu  pengenalan  wajah  menggunakan
metode  VFI5  dimana  pada  citra  telah mengalami transformasi wavelet
menghasilkan  akurasi  mencapai  90% yang  ditulis  oleh  Pramitasari  (2009), selain  itu  pengenalan  wajah  dengan metode Eigenface dan  Jaringan  Saraf Tiruan (JST) yang ditulis oleh Mulyono,dkk(2012) menghasilkan akurasi  sebesar  84,6%,  pengenalan wajah dengan beberapa metode diantaranya metode Eigenface , Laplacianface dan Orthogonal Laplacianfaces (OL)  dimana  masing- masing memiliki akurasi yaitu Eigenface sebanyak 87.50% Laplacianface sebanyak  92.50%  dan  OL  sebanyak 99.17%  yang  ditulis  oleh  Marti  dan
Soelaiman (2006).
Berdasarkan  beberapa  metode yang telah diteliti penulis ingin merancang dan mengembangkan sistem  absensi  melalui    salah  satu metode pengenalan wajah yang memiliki akurasi cukup baik berdasarkan beberapa  penelitian  sebelumnya, PCA (Principle  Component  Analysis) atau sering  disebut  dengan Eigenfaces ini merupakan  metode  yang  multifungsi
digunakan,  karena  Eigenfaces  memilki banyak fungsi khususnya dalam pengenalan wajah seperti dapat melakukan prediksi, penghapusan redundansi,  kompresi  data,  reduksi dimensi,  sampai  pada  ekstraksi  Ciri (Marti, 2009) sehingga penulis menggunakan metode eigenfaces sebagai  metode  yang  akan  digunakan dalam  pengembangan  sistem  absensi realtime dalam pengenalan wajah tersebut  dengan menambahkan metode pada  pendeteksian  wajah  sehingga wajah dapat dideteksi secara realtime. Berdasarkan dengan latar masalah yang telah  dijelaskan  di  atas,  maka  dapat dirumuskan sebuah pokok permasalahan, yaitu 1. Bagaimana merancang sistem absensi menggunakan metode pengenalan  wajah  yaitu  dengan metode PCA  (Principle  Component
Analysis) atau Eigenfaces ?
2. Bagaimana  mengimplementasikan metode  pengenalan  wajah PCA (Principle Component Analysis) Eigenfaces kedalam sistem absensi wajah? Adapun batasan masalah dari penelitian ini adalah:
1. Sistem hanya bisa melakukan proses  absensi  pada  1  orang  saja pada setiap proses absensi.
2. Wajah  hanya  dapat  dideteksi  jika wajah  tegak  lurus  atau  wajah  user dapat  miring  kekiri  atau  kenanan sebanyak  15  derajat  dan  berada didepan kamera -+40cm.
3. Pencahayaan  saat  penyimpanan dan  pengenalan  wajah  sangatlah penting  dalam  kondisi  cukup,  tidak kurang  dan  juga  tidak  berlebih, karena
dapat menyebabkan
program tidak berjalan seperti semestinya. Tujuan dari penulisan tugas akhir ini yaitu dapat mengembangkan dan mengimplemetasikan metode pengenalan wajah Eigenfaces atau PCA kedalam  sistem  absensi  menggunakan deteksi  wajah  dan  melakukan  absen dengan  menekan  tombol  absen  secara real time serta mengintegerasikan sistem absensi dengan database.

## PENELITIAN RELEVAN
Berdasarkan  penelitian  yang  ditulis oleh  Marti  (2009)  dikatakan  bahwa Metode Orthogonal Laplacianfaces lebih baik  dibandingkan  dengan    Metode Laplacianfaces dan Eigenfaces. Hal  ini dibuktikan dengan hasil penelitian pengenalan  wajah  dengan  beberapa metode  diantaranya  metode Eigenface ,
Metode ini menghasilkan akurasi sebesar 87.50% sedangkan untuk sistem pengenalan wajah menggunakan metode Laplacianface menghasilkan akurasi sebesar 92.50% dalam pengenalan wajahnya, dan yang terakhir yaitu membuat sistem pengenalan wajah menggunakan metode Orthogonal Laplacianfaces (OL) memiliki tingkat akurasi sebesar 99.17% dalam  melakukan  proses  pengenalan wajah.
Selanjutnya  berdasarkan  penelitian yang  ditulis  oleh  Mulyono,dkk  (2012) yaitu membuat sistem pengenalan wajah  dengan  menggunakan  metode eigenfaces dalam  mereduksi  dimensi vector  wajah  menjadi  vector  yang  lebih sederhana  ( Eigen  Vector ).  Dimana eigen  vector yang  diperoleh  digunakan oleh JST perambatan balik pada proses pelatihan  dan  pengenalan.  Kemudian dilakukan proses pengujian
menggunakan  citra  wajah  yang  belum pernah digunakan dalam proses pelatihan. Dan hasil penelitian menunjukan eigenfaces dan  JST  untuk pengenalan  wajah  dapat  memberikan tingkat  akurasi    yang  cukup  baik. Dimana  sistem  mampu  menghasilkan tingkat keberhasilan mencapai 84,6%. Selanjutnya Pramita (2009)
melakukan  penelitian  dalam  pembuatan sistem pengenalan wajah menggunakan metode  VFI5  dimana  pada  citra  foto tunggal dilakukan proses reduksi ukuran citra dengan menggunakan transformasi wavelet  yang  selanjutnya  dilakukan pengenalan  wajah  menggunakan  VF15 yaitu  algoritma Voting  Feature  Interval. Algoritma  VF15  ini  merupakan  suatu algoritma yang merepresentasikan deskripsi
sebuah konsep oleh sekumpulan  interval  nilai-nilai  fitur  atau atribut    dan  menghasilkan  akurasi mencapai 90%.
Menurut  Jogiyanto,  H.M.(2001) diterangkan bahwa sistem adalah sekumpulan dari elemen yang berinteraksi untuk mencapai suatu tujuan tertentu. Menurut Adi Nugroho,(2004) terdapat  dua  pendekatan  di  dalam mendefinisikan sistem. Pendekatan
yang  pertama  lebih  menekankan  pada prosedurnya, bahwa suatu sistem adalah suatu jaringan kerja dari prosedur-prosedur yang saling berhubungan, berkumpul bersama-
sama  untuk  melakukan  suatu  kegiatan atau untuk menyelesaikan suatu sasaran tertentu. Sedangkan pendekatan yang kedua lebih menekankan  pada  elemennya,  bahwa sistem  adalah  suatu  urut-urutan  operasi klerikal / tulis-menulis.
Menurut Adi Nugroho,(2005) sistem  berorientasi  obyek  merupakan paradigma baru dalam rekayasa perangkat  lunak  yang  memandang sistem  sebagai  kumpulan  objek-objek diskrit  yang  saling  berinteraksi.  Yang dimaksud  berorientasi  obyek  adalah bahwa  mengorganisasikan  perangkat lunak  sebagai  kumpulan  obyek-obyek diskrit  yang  bekerja  sama  antara informasi atau struktur data dan perilaku yang mengaturnya. Obyek adalah segala  sesuatu  yang  ada  dialam, dimana obyek-obyeklah yang menyusun dunia  ini.  Setiap  obyek  mempunyai informasi-informasi  atau  atribut-atribut dan  perilaku  sebagai  suatu  operasi pengaturnya. Obyek-obyek yang mempunyai  atribut  dan  operasi  yang sama dapat dikelompokkan dalam sebuah kategori. Sebuah kategori  untuk beberapa obyek disebut kelas. Menurut Sholiq, (2006) Siklus pengembangan sistem berorientasi obyek  dilukiskan  pada  gambar  2.1,  Di bawah ini, yang mengandung pengembangan representasi obyek secara  progresif  dan  mengandung  tiga langkah utama, yaitu:
analisis, perancangan,  dan  implementasi.  Pada tahap awal pengembangan, model yang dikembangkan  bersifat  abstrak  dan berfokus pada kualitas eksternal sistem. Kemudian melalui perkembangan model, menjadi semakin rinci, dan fokus bergeser  ke  bagaimana  sistem  akan dibangun  dan  bagaimana  seharusnya berfungsi.  Penekanan  pada  pemodelan biasanya  terjadi  saat  analisis  dan perancangan  dan  berfokus  pada  isu-isu konseptual. Dalam pengembangan sistem berorientasi obyek akan digunakan  UML (Unified  Modelling
Language) sebagai alat bantunya. Pada
tahap  analisis,  dikembangkan  model dari aplikasi dunia  nyata dengan memperlihatkan  properti-properti  yang penting. Model abstrak mengkonseptualisasikan  aplikasi  dan menjelaskan  apa  yang  diharapkan  dari sistem.  Pada  tahap  perancangan  obyek didefinisikan
bagaimana analisis berorientasi  aplikasi  akan  direalisasikan pada  lingkungan  implementasi.  Saat perancangan sistem diusulkan arsitektur sistem secara keseluruhan yang mengorganisasi sistem ke dalam subsistem  dan  menyediakan  konteks untuk membuat keputusan.
Gambar 2.1 Langkah Siklus Pengembangan Sistem Berorientasi Obyek Sumber: Abdul Kadir (2001)
UML (Unified  Modelling  Language) adalah  salah  satu  alat  bantu  yang sangat  handal  di  dunia  pengembangan sistem  yang  berorientasi  objek.  Hal  ini disebabkan  karena  UML  menyediakan bahasa pemodelan visual yang memungkinkan bagi pengembang sistem  untuk  membuat  cetak  biru  atas visi  mereka  dalam  bentuk  yang  baku, mudah  dimengerti  serta  dilengkapi dengan  mekanisme  yang  efektif  untuk berbagi dan mengkomunikasikan rancangan mereka dengan yang lain.
UML menyediakan cukup banyak diagram yang dapat membantu mendefinisikan sebuah aplikasi, diagram-diagram tersebut seperti terlihat pada tabel TabeL 1 Tipe Diagram UML Sumber Munawar (2005) Database  merupakan  himpunan kelompok  data  yang  saling  berkaitan. Data tersebut diorganisasikan sedemikian  rupa  agar  tidak  terjadi aplikasi yang tidak perlu sehingga dapat diolah  atau  dieksplorasi  secara  cepat dan mudah untuk menghasilkan informasi (Catur, 2013) Menurut  (Munir,  2010)  metodologi pengembangan  sistem  adalah  suatu proses yang digunakan untuk mengembangkan sistem informasi.
Metodologi  meliputi  (1)  aktivitas  yang dilakukan pada setiap langkah (fase) (2) peranan  individu  dan  kelompok  dalam setiap  aktivitas  (3) deliverables dan standard kualitas  bagi  setiap  aktivitas dan  (4)  peralatan (“tools”)  dan  teknik yang  digunakan  untuk  setiap  aktivitas. pengembangan  sistem  menggunakan
metodologi dilakukan untuk dapat memastikan pendekatan yang konsisten dalam setiap proyek, serta menghasilkan dokumentasi yang konsisten  dan  lengkap  untuk  setiap proyek. Citra adalah gambar dua dimensi yang  dihasilkan  dari  gambar analog  dua  dimensi  yang  kontinu menjadi gambar diskrit melalui proses sampling. Gambar  analog dibagi menjadi  N  baris  dan  M  kolom  sehingga menjadi  gambar  diskrit.  Persilangan antara  baris  dan  kolom  tertentu  disebut dengan piksel. Contohnya adalah gambar/titik  diskrit  pada  baris  n  dan kolom  m  disebut  dengan  piksel  [n,m]. (Wikipedia)
Sampling adalah proses untuk menentukan  warna  pada  piksel  tertentu pada  citra  dari  sebuah  gambar  yang kontinu. Pada proses sampling biasanya dicari  warna  rata-rata  dari  gambar analog yang kemudian dibulatkan. Proses  sampling  sering  juga  disebut proses digitisasi. Pengolahan citra ( Image Processing ) adalah bidang yang berhubungan dengan proses transformasi citra ( image ) yang
bertujuan  untuk  mendapatkan  kualitas citra yang lebih baik (Fairhurst, 1988) Pengenalan pola ( Pattern
Recognition )  adalah  bidang  ilmu  yang melakukan  proses    analisis  gambar yang  inputnya  adalah  gambar  ataupun citra  digital  dan  menghasilkan  output suatu  deskripsi  dengan  tujuan  untuk mendapatkan
informasi yang disampaikan  oleh  gambar  atau  citra, dengan  kata  lain  meniru  kemampuan manusia (Otak manusia ) dalam
mengenali  suatu  objek  atau  pola tertentu (Fairhurst, 1988)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perancangan Penelitian “ Perancangan dan Pengembangan  Sistem  Absensi  Real Time Melalui Metode Pengenalan Wajah. ”  ini  penulis  memiliki  variable penelitian yang digunakan sebagai tolak ukur  dari  keberhasilan  implementasi sistem ini yaitu apakah wajah user dapat dikenali oleh sistem dengan menggunakan metode pengenalan wajah  sehingga  proses  absensi  wajah dapat dilakukan.
Tahap Perencanaan ( Planning )
Perencanaan bermanfaat untuk mendefinisikan ruang lingkup pengembangan sistem, identifikasi masalah,  mengatur  urutan  tugas  dalam pengembangan sistem serta pengendaliannya.  Pada  tahap  ini  akan dilakukan  indentifikasi  masalah  dan tujuan yang ada, sebelum mengembangkan sistem absensi realtime menggunakan metode pengenalan  wajah.  Tahapan  ini  penting dilakukan  untuk  mengetahui  data  atau fakta  pada  sistem  pengenalan  wajah. Adapun teknik yang akan dipakai dalam pengumpulan  data  atau  fakta  adalah teknik kajian pustaka. Tujuan dari teknik ini  adalah  untuk  mendapatkan  referensi sebagai  pedoman  untuk  pembangunan sistem  yang  akan  digunakan.  Langkah- langkah  yang  dilakukan  dalam  teknik kajian pustaka ini mencari dan mempelajari  referensi-referensi  yang digunakan  dalam  penelitian.  Referensi- referensi tersebut adalah referensi mengenai :
• Metodologi  pengembangan  sistem dalam  hal  ini  adalah  metodelogi SDLC .
• Algoritma  yang  dapat  digunakan untuk  mengenali  wajah  dalam  hal ini  seperti  Algoritma  Orthogonal Laplacianfaces, Eigenfaces, Fisherfaces, SVM, Nearest- neighbor, JST,Fisherfaces.
• Algoritma  PCA  untuk  melakukan reduksi  dimensi  pada  citra  dan menghasilkan eigenfaces

## Tahap Analisis Sistem
Tahapan ini dilakukan dengan menganalisis kebutuhan sistem.
Perangkat  dan  teknik-teknik  tertentu akan membantu menganalisis  penetuan kebutuhan.  Perangkat  yang  dimaksud adalah penggunaan diagram aliran data untuk  menyusun  daftar input ,  proses dan output dari  sistem pengenalan wajah yang  akan  dikembangkan. Hasil dari  tahapan  ini  adalah  spesifikasi kebutuhan  sistem  dan  analisa  dari model proses sistem yang berupa :
• Penentuan input-input dari Sistem
Absensi Wajah .
• Penentuan proses-proses yang terjadi atau terlibat dalam pengoperasian Sistem Absensi Realtime dengan Menggunakan
Metode Pengenalan Wajah.
• Penentuan output yang  dihasilkan dari pemrosesan input pada Sistem
Absensi  Wajah Pada  tahap  ini  juga  didefinisikan kebutuhan-kebutuhan user
dalam penggunaan  sistem,  termasuk output yang  diharapkan  oleh user dalam penggunaan  sistem.  Adapun  kebutuhan user dalam penggunaan sistem yaitu
• Sistem  absensi  yang  dibutuhkan adalah  sistem  absensi  realtime dengan menggunakan metode pengenalan wajah
• Sistem  dapat  digunakan  dengan mudah (gampang dimengerti)
• Sistem  dapat  melakukan  absensi dengan
menggunakan
pendeteksian wajah.
• Sistem  absensi  dapat  digunakan oleh  user  yang  wajahnya  sudah  di training.
• Sistem dapat melakukan rekapitulasi absensi kedalam Mirosoft Excel Input yang digunakan adalah gambar wajah yang diambil dari user itu sendiri  melalui  webcam  yang  kemudian diproses dan menghasilkan output yang menampilkan foto beserta data dari user itu sendiri.
Secara  umum  Fitur-fitur  yang  akan dibangun  dalam  sistem  absensi  wajah ini diantaranya:
1. Sistem  dapat  melakukan  absensi dengan  menggunakan  wajah  dari user itu sendiri.
2. Sistem  absensi  dapat  melakukan absensi  wajah  secara  real  time maksudnya  secara  langsung  dan tepat  waktu  saat  mengklik  button Absen In maupun Absen Out.
3. Sistem dapat menampilkan rekapitulasi absen dari user selama bulan berjalan. Desain Sistem Pada tahapan ini dilakukan perancangan  alur  logika  sistem  yaitu dengan  membuat Aktivitas  Diagram sistem  yang  bertujuan  untuk  membuat suatu alur logika sistem Absensi Wajah mulai  dari  pemrosesan input menjadi output yang  akan  dihasilkan.  Desain sistem  yang  akan  dibuat  dapat  dilihat pada diagram Use case pada gambar 1.
Gambar 1 Use Case Diagram use case diatas menjelaskan  apa  saja  yang  dapat dilakukan oleh sistem dengan
user /pembaca  sebagai  aktor  utamanya. Inti dari sistem Absensi wajah ini adalah Pembentukan Feature yang akan diklasifikasikan  dengan  database  yang ada,  dimana  pada use  case ini  proses pembentukan feature pada citra yang di test  di  klasifikasi  terhadap  database guna mendapatkan hasil. Untuk menggambarkan  proses-proses  yang terjadi  di  dalam  sistem  saat  melakukan proses pengenalan wajah dapat digambarkan  dalam  suatu Aktivitas Diagram sistem. Adapun Aktivitas Diagram dari use  case ini  dapat  dilihat pada gambar 2.
Gambar 2 Aktivitas Diagram User
Penjelasan dari Aktivitas Diagram User pada gambar  2  adalah sebagai berikut: 1. Yang  pertama  yaitu  sistem  akan menampilkan  GUI dari Sistem Absensi Wajah,
2. Yang  kemudian  dilanjutkan  dengan menampakan  wajah  user  yang berada didepan kamera webcam.
3. Selanjutnya  sistem  akan  langsung melakukan  proses  deteksi  wajah, sampai pada pengklasifikasian dengan database yang sudah ada.
4. Apabila  gambar  tidak  ada  di  dalam database  atau  tidak  dikenali  maka akan  memasuki  tahap  false  atau data invalid sehingga muncul pesan data invalid dan kembali ke interface awal 5. Apabila true, Menampilkan identitas pemilik wajah. 6. User  mengklik  tombol  absen  in  jika ingin  absen  masuk  dan  tombol absen out jika ingin absen keluar.
7. Kemudian data absensi akan secara  otomatis  disimpan  dalam database.  Dan  menampilkan  waktu absen saat mengklik tombol absen.
Gambar 3 Diagram Aktivitas Admin
Pada  diagram  aktivitas  admin  yang ada  pada  gambar  3.3  menjelaskan  alur bagaimana admin
mendapatkan database berupa fiture wajah yaitu :
1. Admin  akan  langsung  melakukan training  wajah  dengan  mengklik training 10 wajah sekali klik
2. Kemudian  sistem  akan  melakukan proses pendeteksian wajah kemudian  melakukan  proses RGB to  Grayscale pada  foto  yang dimasukan.
3. Dan secara otomatis sistem langsung melakukan proses reduksi dimensi untuk mempercepat proses komputasi.
4. Kemudian  admin  akan  langsung menyimpan  database  wajah  dalam bentuk  xml  dan  foto  akan  disimpan dalam  folder  serta  menyimpan identitas user pada database mysql dengan  sekali  klik  yaitu  add  all  to database.
5. Training telah selesai dilakukan.
Gambar 4 Diagram Aktivitas View rekapitulasi absensi dan export to Excel
Pada gambar 4 dijelaskan
bagaimana  admin  melakukan  proses view rekapitulasi absensi dan eksport to
Microsoft Excel.
1. Admin  akan  langsung  mengklik tombol view
2. Selanjutnya  sistem  akan  mengambil rekapitulasi absensi pada database
3. Setelah  itu  akan  ditampilkan  pada table data grid view
4. Jika ingin langsung meng eksport ke dalam Excel cukup dengan mengklik button  export  to  Excel  makan  akan muncul  tampilan  menu  save  dan dapat  menentukan  posisi  laporan ingin disimpan kemudian tekan enter.
Pada  sistem  absensi  wajah  ini  data training  wajah  akan  disimpan  dalam  1 folder yang kemudian akan diklasifikasikan dengan wajah user yang akan melakukan proses absensi,
sedangkan  untuk  penyimpanan  absensi tetap menggunakan Database mysql.
Selanjutnya  adalah  design  class diagram  pada  sistem  absensi  realtime dengan
menggunakan metode
pengenalan wajah didasari oleh
pembuatan  use  case  dapat  dilihat  pada gambar 5 .
Gambar 5 Class Diagram Setelah Pembuatan Class Diagram  dilanjutkan  dengan  pembuatan sequence  diagram  dimana  sequence diagram  bertujuan  untuk  memberikan gambaran  detail  dari  setiap use  case diagram yang dibuat sebelumnya.
sequence  diagram  pada  saat  training wajah dapat dilihat pada gambar 3.6 . Gambar 6 Tampilan Sequence Diagram Training Wajah
Pada  sequence  diagram  diatas menjelaskan  alur  admin  melakukan proses  training  wajah  kepada  user dimana  yang  pertama  dilakukan  adalah mengklik menu training wajah kemudian admin  menginputkan  nama  dan  nim/nip dari user, kemudian admin akan melakukan  training  wajah  kepada  user, dimana  user  sudah  berada  di  depan kamera,  selanjutnya  hasil  dari  training wajah  akan  disimpan  dalam  database wajah,  dan  profile  nama  dan  nim  akan disimpan  dalam  database  dalam  mysql, selain  itu  juga  admin  dapat  melakukan penambahan  koleksi  wajah  user,  serta restat  wajah  user  jika  image  yang  di capture saat training kurang jelas.
Gambar 7 Sequence Diagram Absensi Pada  sequence  diagram  pada gambar  7  menjelaskan  alur  dari  user melakukan  proses  absensi  dimana  saat user berada didepan kamera wajah user akan  langsung  di  deteksi,  setelah dikenali  maka  user  dapat  melakukan absen  in  jika  ingin  absen  masuk  atau absen  out  jika  ingin  absen  keluar, dimana setelah melakukan proses absen  in  maupun  out  maka  secara otomatis  data  absensi  waktu  masuk maupun  keluar  ada  tersimpan  dalam database  yang  selanjutnya  sistem  akan menampilkan view absensi melalui table absen yang ada dalam sistem absensi.
Gambar 8 Sequence diagram Rekapitulasi absensi
Pada  sequence  diagram  pada gambar 8, menjelaskan bagaiman admin  melihat  rekapitulasi  absen,  yang pertama  admin  akan  melakukan  klik button view yang kemudian sistem akan menampilkan  data  absensi  pada  table yang ada pada sistem.
Gambar 9 Sequence Diagram Export to Excel Pada sequence diagram 9
dijelaskan  proses  admin  melakukan export  database  rekapitulasi  absensi kedalam  Microsoft  excel  dengan  cara yang  sama  dengan  menampilkan  view rekapitulasi  absensi,  setelah  terlihat  di table  rekapitulasi  absen  pada  sistem admin  dapat  mengklik  export  to  excel yang  kemudian  akan  sistem  akan secara  langsung  menampilkan  form penyimpanan hasil export sesuai keinginan  admin,  setelah  itu  tekan  save dan  export  dapat  dilihat  pada  tempat dimana  rekapitulasi  absensi  disimpan.
Adapun  database  yang  akan  digunakan dalam  sistem  absensi  ini  berikut  ERD yang akan digunakan dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10 Entity Relationship Diagram Pada  sistem  absensi  realtime dengan menggunakan
metode pengenalan  wajah  ini  ditunjang  dengan database  dengan  3  tabel  diantaranya tabel  laporan,  tabel  database,  dan tabelinfo  dimana  masing  masing  dari tabel  ini  memiliki  fungsi  yaitu  tabel database  berfungsi  untuk  menyimpan semua profile dari user dimana terdapat nama  dan  nip  sebagai  primary  key. Selanjutnya  tabel  info  bertujuan  untuk menampilkan data absensi masuk maupun  keluar  pada  saat  tanggal  user melakukan absen, dan yang terakir tabel laporan yang bertujuan untuk menampilkan  semua  rekapitulasi  absen selama bulan berjalan. Tahapan  yang  terakhir  yang dilalui adalah tahap perancangan antarmuka sistem yaitu dengan perancangan (GUI/ Graphical User
Interface ).  Dalam  perancangan  GUI terdapat  beberapa  hal  yang  menjadi pertimbangan  penulis  yaitu  bagaimana merancang  bentuk  dari  program  sistem yang mudah dijalankan, cepat dan tidak terlalu  memberatkan  kinerja computer yang digunakan .
Tahap  Coding    dan  Dokumentasi Sistem Pada tahapan ini dilakukan implementasi  hasil  dari  perancangan sistem  ke  dalam  baris-baris  kode program sehingga dapat dimengerti oleh mesin.  Dalam  tahap  pengembangan
sistem ini komponen-komponen pendukung yang digunakan yaitu: • Platform  yang  akan  digunakan untuk  membangun  Sistem  Absensi Wajah  yang  akan  dikembangkan menggunakan OpenCV • Menggunakan Bahasa pemrograman visual C# Hal-hal  yang  dilakukan  dalam  tahap Coding adalah: • Mengimplementasikan perancangan ke dalam kode program dengan menggunakan bahasa  pemrograman  yang  dapat dikaitkan dengan OpenCV
• Mengimplementasikan  peracangan antar  muka.  Pada  langkah  ini dilakukan pembuatan interface
sistem dengan visual studio 2010
Dalam  tahap  dokumentasi  dibuat segala  keterangan  mengenai  rancang bangun sistem. Dengan adanya dokumentasi diharapkan akan membantu dalam pengembangan sistem  jika  seandainya  akan  dilakukan pengembangan  sistem  lebih  lanjut. Adanya dokumentasi juga akan memudahkan dalam penggunaan sistem  jika  ditemukan  masalah  dalam pengoperasiannya nanti sehingga pengguna  mempunyai  pedoman  dalam menggunakan sistem.

## Tahap Pengujian Sistem
Menurut Pressman (2007), pengujian perangkat lunak adalah elemen  kritis  dari  jaminan  kualitas perangkat lunak dan merepresentasikan kajian pokok dari spesifikasi,desain, dan pengkodean.  Tujuan  dari  uji  coba adalah mendesain serangkaian tes yang secara sistematis mengungkap beberapa jenis kesalahan yang berbeda
dan  melakukannya  dalam  waktu  dan usaha  yang  minimum. Pendekatan pengujian  yang  digunakan  untuk  uji coba  Sistem  Absensi  Wajah  yaitu dengan pengujian Black-box yang didasarkan pada mengamati hasil eksekusi melalui data uji dan memeriksa fungsional  dari  perangkat  lunak.  Black box  testing  berfokus  pada  kebutuhan fungsional  pada  software,  berdasarkan pada spesifikasi kebutuhan dari software. Black box testing bukan teknik alternatif  daripada  white  box  testing. Selain  itu  juga  merupakan  pendekatan pelengkap dalam mencakup error dengan kelas yang berbeda dari metode white  box  testing.   Black  box  testing melakukan pengujian
tanpa pengetahuan  detil  struktur  internal  dari sistem  atau  komponen  yang  dites.  juga disebut  sebagai  behavioral  testing, specification-based  testing,  input/output testing atau functional testing
Selain menggunakan pengujian black  box  penulis  juga  menggunakan pengujian  fungsional  bertujuan  untuk memastikan bahwa kebutuhan kebutuhan telah dipenuhi dalam pengembangan  sistem  absensi  realtime menggunakan metode pengenalan
wajah,  dan  pada  pengujian  fungsional ini  tidak    berkonsentrasi  pada  proses yang  terjadi  namun  hasil  dari  proses, adapun beberapa parameter yang digunakan dalam pengujian fungsional
• Sistem  mampu  melakukan  proses absensi menggunakan metode pengenalan wajah secara realtime.
• Sistem  Absensi  Mampu  melakukan Pendeteksian wajah
• Sistem  dapat  melakukan  registrasi nama  dan  nim  dan  menyimpan kedalam database.
• Sistem absensi dapat melakukan penyimpanan data absensi
• Sistem dapat menampilkan rekapitulasi absensi • Sistem dapat mengekspor rekapitulasi absensi kedalam Microsoft Excel Dan yang terakhir adalah memasukan  parameter  pada  pengujian fungsional  kedalam  scenario  pengujian yang nantinya akan menghasilkan tingkat  akurasi  dari  sistem  absensi realtime  dengan  formula  (Akurasi  = jumlah  percobaan  benar/  jumlah  total percobaan *100%) dalam tahap ini yaitu pertama user akan melakukan registrasi pada sistem absensi dengan memasukan  nama  dan  nim/nip  yang kemudian  wajah  user  akan  di  training sebanyak  20  sampel  foto  dengan ekspresi yang bervariasi. kemudian user akan  langsung  melakukan  test  absensi apakah  user  tersebut  dapat  dikenali atau  tidak,  selanjutnya  pada  scenario pengujian  yang  kedua  proses  dalam menampilkan seluruh rekapitulasi absensi  serta  mengeksportnya  kedalam Microsoft Excel,
sampai pada
melakukan  analisis  sistem  yang  akan dibuat.

## Tahap  Implementasi  dan  Evaluasi Relevansi Sistem
Pada  tahapan  ini  dilakukan  uji coba  secara  Black  box,  kebutuhan fungsional, dan scenario pengujian yang nantinya  dijadikan  sebagai  parameter dalam  menentukan  tingkat  keberhasilan sistem absensi yang akan dibuat.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Aplikasi  ini  dibuat  dengan  bahasa pemrograman  C#  dan  dikombinasikan dengan  penggunaan Library  OpenCV untuk mempermudah
digunakan
Wrapper yaitu EmguCV . Untuk tampilan antar  mukanya  dibuat  menggunakan Visual  Studio  2010  dan  Design  sistem ini  dibuat  untuk  mempermudah  user dalam  mengoperasikan  system  absensi wajah ini. Sistem Absensi Wajah ini juga menggunakan Mysql
sebagai databasenya  dimana  setiap  proses absensi  maka  secara  langsung  data absen akan disimpan kedalam database yang telah dibuat. Sistem yang dibuat ini merupakan  system  berbasis  desktop, dimana Proses –  proses  dalam menjalankan  system  dibuat  secara realtime dan  mudah  dipahami  dalam penggunaannya. Sistem ini dibuat sedemikian  rupa  agar  mudah  dalam penggunaannya  serta  dapat  digunakan yang sesuai dengan kebutuhan pengguna.  Gambar  3.11  merupakan tampilan antarmuka dari system absensi wajah.
Gambar 11 Tampilan Utama dari sistem absensi wajah Tampilan antarmuka diatas merupakan  tampilan  utama  system absensi  wajah,  yang  mana  user  hanya perlu menekan tombol “absen in ” untuk absensi  masuk  dan “absen  out”  untuk absensi  keluar.  Sebelum  menekan tombol,  pengguna  harus  duduk  didepan kamera  /  webcam  untuk  pendeteksian wajah,  sebelum  itu  wajah  pengguna harus di training terlebih dahulu, kemudia  dimasukan  kedalam  database, setelah  terdeteksi  pengguna  dapat melakukan  absen  in  dengan  menekan tombol “absen  in”  setelah  menekan tombol  absen  in  akan  menampilkan identitas  dari  pengguna  dan  waktu pengguna  melakukan  absen.  Hal  yang sama juga pada tombol absen out.
Gambar 12 Tampilan Training Wajah Pada antarmuka gambar 12 merupakan  tampilan  untuk  antarmuka training  wajah  dimana,  mengisikan  text box  nim/nip,  dan  nama,  yang  kemudian pengguna  bias  duduk  di  depan  camera yang secara otomatis mendeteksi wajah lalu  menekan  tombol  Training  10  wajah secara  langsung  dan  kemudian  akan muncul tombol “ADD ALL TO
DATABASE”  dan    menekan  tombol  add all to database. Dan jika pengguna ingin menambahkan  wajah  training  dari  user dapat  menekan  tombol  add  image
dimana pengguna tetap berada di depan kamera.  Dan  jika  ingin  mengulang training  wajah  sebanyak  10x  atau  lebih dapat  menekan  tombol  restart  1  wajah. Atau  jika  ingin  menghapus  semua  data wajah  dapat  dengan  menekan  tombol delete data.
Gambar 13  Rekapitulasi Absensi Selain  itu  juga  pada  gambar  4.6 system  ini  dapat  melihat  rekapitulasi absensi  dengan  cara  menekan  tombol view design antarmuka. Dan rekapitulasi dapat  di  export  kedalam  Excel  untuk memudahkan proses pembuatan laporan.

## Pengujian Fungsional
Pengujian fungsional bertujuan untuk  memastikan  bahwa  kebutuhan kebutuhan telah dipenuhi
dalam pengembangan  sistem  absensi  realtime
menggunakan metode pengenalan wajah,  dan  pada  pengujian  fungsional ini  tidak  berkonsentrasi  pada  proses yang  terjadi  namun  hasil  dari  proses, adapun beberapa parameter yang digunakan  dalam  pengujian  fungsional dan  akan  langsung  di  uji  pada  scenario pengujian Berdasarkan  Pengujian  yang  telah dilaksanakan  secara  fungsional  dengan 6  parameter  dilakukan  10x  pengujian terhadap  10  user  yang  berbeda  dan  2 dinyatakan  tidak  dapat  di  deteksi  yaitu pada  user  ke  4  dan  user  ke  8  dimana pada  user  ke  4  pendeteksian  wajah tidak dapat dideteksi hal ini dikarenakan pencahayaan yang terlalu terang sehingga tidak termasuk dalam kesalahan  sistem  internal  melainkan factor  eksternal,  sedangkan  pada  user ke 8 wajah user tidak dapat dikenali hal ini  dikarenakan  wajah  user  memiliki kemiripan terhadap wajah user yang lain oleh  karena  itu  wajah  yang  dikenali bukan  user  itu  sendiri  melainkan  wajah orang  lain.  sehingga  dapat  disimpulkan tingkat  akurasi  dari  sistem  ini  dalam pendeteksian  wajah  adalah  jumlah percobaan  berhasil/jumlah  percobaan *100%    Sehingga  diperoleh  hasil  dari 9/10 * 100 % =  90%

## TabeL 4 Pengujian Fungsional
Kebutuhan Fungsional User 1 User 2 User 3 User 4 User 5 User 6 User 7 User 8 User 9 User 10 Sistem absensi dapat melakukan proses absensi dengan menggunakan metode pengenalan wajah √ √ √ √ √ √ √ X √ √ Sistem Absensi Mampu melakukan √ √ √ X √ √ √ √ √ √
Pendeteksian posisi wajah
Sistem absensi dapat melakukan penyimpanan data absensi √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ Sistem absensi dapat melakukan proses registrasi nama dan nim serta menyimpan kedalam database √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ Sistem absensi dapat melakukan export rekapitulasi absensi kedalam Microsoft Excel √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ Sistem absensi dapat menampilkan rekapitulasi absensi. √ √ √ √ √ √ √ √ √ √

## Analisa Sistem Absensi
Di  lihat  dari  hasil  uji  coba  yang dilakukan dengan menggunakan pengujian  fungsional  didapatkan  hasil akurasi  sebesar  90%.  pengembangan sistem absensi real time melalui metode pengenalan wajah ini berhasil di rancang  dan  dikembangkan  dengan baik  berdasarkan  pengujian  secara fungsional serta program berjalan dengan  baik  berdasarkan  pengujian secara blackbox berdasarkan kebutuhan user yang telah dibuat sebelumnya, dan secara  scenario  percobaan  dengan menggunakan metode pengenalan wajah.  Namun  akurasi  pada  sistem absensi  melalui  metode  pengenalan wajah  ini  akan  semakin  buruk  jika  citra wajah  yang  di- training memiliki  banyak kesamaan.  Hal  ini  dapat  dilihat  saat melakukan  uji  coba  yang  ketiga,  selain itu  juga  pencahayaan  saat  melakukan
absensi maupun saat melakukan training  wajah  sangatlah  penting  dalam kondisi  cukup,  tidak  kurang  dan  juga tidak berlebih, karena
dapat menyebabkan  program  tidak  berjalan seperti  semestinya  sebagai  contohnya wajah  tidak  akan  terdeteksi  apabila pencahayaan  terlalu  terang.  Selain  itu pada  saat face  recognition dilakukan menggunakan webcam , sebaiknya tidak terlalu  banyak  gangguan  di  belakang pengguna ( noise ).

## PENUTUP
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari penelitian pada sistem absensi real time melalui  metode  pengenalan  wajah  ini adalah sebagai berikut:
1. Sistem  absensi  yang  telah  dibuat mampu  melakukan  proses  absensi kepada user secara realtime dengan mendeteksi wajah user melalui
metode  pengenalan  wajah  yaitu PCA(Priciple  Component  Analysis) dengan  tingkat  akurasi  sebesar  90% melalui  pengujian  secara  fungsional akan  tetapi  Akurasi  pada  sistem absensi  melalui  metode  pengenalan wajah  ini  akan  semakin  buruk  jika citra  wajah  yang  di- training memiliki banyak kesamaan.
2. Untuk  kedepannya  penelitian  ini dapat dijadikan sebagai acuan dalam mengembangkan sistem absensi dengan menggunakan metode pengenalan  wajah  lainya  seperti fisherface, iris mata dan penggunaan citra lainya.
3. Perancangan  dan  pengembangan sistem  absensi  realtime  melalui metode  pengenalan  wajah  dapat  di rancang  dan  di  uji  dengan  baik melaui  3  pengujian  yaitu  pengujian
secara  blackbox,  scenario  pengujian dan pengujian fungsional. Mengingat masih adanya ketidaksempurnaan  yang  masih  ada dalam  sistem  absensi  ini  serta  demi kepentingan  pengembangan  sistem  ini sendiri,  maka  dapat  diberikan  beberapa saran –  saran  yang  mungkin  dapat dipertimbangkan :
1. Pencahayaan  saat  penyimpanan dan  pengenalan  wajah  sangatlah penting dan perlu diadakan pengujian  lebih  lanjut  tentang batasan pencahayaan yang baik. 2. Pada saat face recognition dilakukan  menggunakan webcam , sebaiknya  tidak  terlalu  banyak gangguan  di  belakang  pengguna ( noise ).

## DAFTAR PUSTAKA
Abdul  Kadir  (2001). Konsep  Dan
Tuntunan  Praktis  Basis  Data , Andi Offset, Yogyakarta. Adi Nugroho (2004). Konsep Pengembangan  Sistem  Basis Data , Edisi pertama, Informatika,Bandung. Adi  Nugroho  (2005). Analisis  Dan Perancangan  Sistem  Informasi Dengan Metodologi Berorientasi Objek , Informatika, Bandung. Adrian, M. (2011). Perancangan Program  Aplikasi  Pengenalan Wajah Dengan Metode Orthogonal Laplacianfaces. Eko  Prasetyo  (2011)  Pengolahan  Citra Digital dan Aplikasinya Menggunakan Matlab Jogiyanto  H.M.  2001. Analisis  dan Desain .  New  Jersey  Prentice Hall. Mcleod, Raymond (2001). Sistem Informasi Manajemen Versi Bahasa Indonesia , Edisi ketujuh,Prenhallindo, Jakarta.
Munawar  (2005). Pemodelan  Visual
Dengan  UML ,  Edisi  pertama,
Graha Ilmu, Yogyakarta.
Ni Wayan Marti, (2009)Penarapan Subruang Orthogonal pada Pengenalan Wajah Menggunakan Laplacianfaces Pramitasari  Noviana  (2009)Pengenalan citra wajah menggunakan algoritme VF15 dengan transfoemasi wavelet Pressman,  Roger  S.  (2005). Software Engineering A practitioner ’s
Approach  Sixth  Edition .  New York : Mc-Graw-Hill.
Roseman  M,  Sedera  W,  Gable  G (2001). Critical Success Factors of Process Modeling for Enterprise Systems. Proceedings  of  the  Americas Conference on Information Systems, Boston, Massachusetts. Sholiq (2006). Pemodelan Sistem Informasi  Berorientasi  Objek Dengan UML , Edisi pertama,Graha Ilmu, Yogyakarta. Soelaiman, R (2006) Sistem Pengenalan Wajah dengan Penerapan  Algoritma  Genetika pada  Optimasi  Basis  Eigenface dan  Proyeksi  Fisherface,  Tesis Master, Universitas Indonesia. Tri Mulyono, dkk (2012) Sistem Pengenalan Wajah Dengan Metode Eigenfaces dan Jaringan Saraf Tiruan (JST) Yambor,  W.S.  (2000)  Analysis  of  PCA- Based  and  Fisher  Discriminant- Based Image Recognition Algorithms,  Tesis  of  Master, Colorado State University.