ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638

## Sistem Presensi dengan Fitur RFID dan Capture
Citra menggunakan NodeMCU dan ESP32-Cam

## MAHESA GILANG PRAKASA, NIKEN SYAFITRI
Program Studi Teknik Elektro, Institut Teknologi Nasional Bandung Email : gilangprakasa99@gmail.com
Received 28 Desember 2022 | Revised 16 Januari 2023 | Accepted 21 Januari 2023

## ABSTRAK
Pada  masa  pandemi  COVID-19,  presensi  dengan  kontak  fisik  sangat  tidak disarankan karena dapat meningkatkan penularan virus. Penelitian ini bertujuan untuk  merancang  dan  merealisasikan  sistem  presensi  dengan  fitur  RFID  yang contactless dan capture citra untuk menambah validasi data presensi agar tidak terjadi kecurangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tag dapat teridentifikasi hingga  jarak  4  cm  dari  permukaan  casing.  Pada  jarak  5  cm  tag  tidak  dapat teridentifikasi karena jarak pancar efektif gelombang radio dari sensor berkurang akibat dari ketebalan casing dan celah jarak antara sensor dengan casing. Proses presensi  dapat  dilakukan  oleh  sistem  rata-rata  5,58  detik  dengan  waktu  paling singkat 4,88 detik dan paling lama 8,44 detik. Sistem mampu melakukan ketepatan presensi sesuai event pada Google Calendar dan formulir dapat menampilkan data yang lengkap. Kesesuaian data tag dengan seseorang yang melakukan presensi dapat  dicek  dengan  cara  membandingkan  foto  pada  formulir.  Formula  pada Spreadsheet dapat dimanfaatkan untuk rekapitulasi hasil data presensi.
Kata kunci : Presensi, RFID, Spreadsheet, Capture Image, Jadwal

## ABSTRACT
During the COVID-19 pandemic, physical presence is not recommended because it can increase the transmission of the virus. This study aims to design and realize presence system  with contactless  RFID  features and  image  capture to  increase attendance data validation so that fraud does not occur. The results showed that the tag can be identified up to a distance of 4 cm from the surface of the casing. At a distance of 5 cm the tag cannot be identified because the effective transmitting distance of radio waves from the sensor is reduced due to the thickness of the casing and the gap between the sensor and the casing. The attendance process that can be done by the system is an average of 5.58s with the shortest time of 4.88s  and  the  longest  being  8.44s.  The  system  is  able  to  perform  precise attendance  according  to  events  on  Google  Calendar  and  the  form  can  display complete data. The suitability of the tag data with someone who is present can be checked by comparing the photos on the form. The formula in the Spreadsheet can be used to recapitulate the results of attendance data.
Keywords : Presence, RFID, Spreadsheet, Capture Image, Schedule

## 1. PENDAHULUAN
Presensi masih banyak dilakukan secara konvensional dengan membubuhkan tanda tangan pada kertas formulir. Presensi konvensional membutuhkan banyak tenaga pegawai dan waktu yang lama untuk mengelola hasil data presensi (Firdaus, dkk, 2021) (Rasyid, dkk, 2021) . Presensi konvensional memiliki kekurangan seperti penggunaan kertas, tinta dan penyimpanan yang  banyak  serta  potensi  kecurangan  yang  mengakibatkan  metode  ini  masih  belum memberikan keyakinan akan kejujuran pesertanya (Hazi, 2022) . Alat presensi berkembang dari media alat tulis menjadi digital. Sistem presensi berbasis digital antara lain fingerprint dan RFID  ( Radio  Frequency  Identification).  Fingerprint  memiliki  akurasi  yang  tinggi  dalam mengenal suatu individu mengingat sidik jari setiap manusia berbeda-beda (Adam, 2019). Namun  pada  masa  pandemi  COVID-19, fingerprint  tidak  cocok  digunakan  untuk  sistem presensi  karena  dapat  berpotensi  menularkan  virus.  COVID-19  merupakan Coronavirus Desease  yang  disebabkan  oleh  virus  Severe  Respiratory  Syndrom  Coronavirus-2,  Virus  ini menular dari manusia ke manusia lainnya melalui droplet yang keluar saat orang terinfeksi virus berbicara, bersin atau batuk (Susilo, dkk, 2020) . Virus ini dapat hidup di permukaan seperti plastik dan stainless steel selama dua hingga tiga hari (Ratini, 2022) (Zendrato, 2020) .
Penelitian tentang RFID sebagai sistem presensi telah dilakukan dengan menerapkan teknologi RFID sebagai kunci akses pengunjung laboratorium. Hasil penelitian yang didapat adalah pintu dapat terbuka ketika sensor mengenali tag RFID yang terdaftar dan sistem dapat mencatatnya pada database secara realtime untuk memonitor pengunjung (Mujib & Ramadhan, 2019) . Hal  ini  membuktikan  bahwa tag  RFID  dapat  digunakan  sebagai  identitas  suatu  individu (Isyanto, dkk, 2020) . Namun pada penelitian tersebut tag RFID bisa saja disalahgunakan oleh pihak yang tidak bertanggung jawab, karena pemilik tag yang asli tidak dapat diketahui oleh  sistem.  RFID  juga  dapat  di- extend  dengan  radio  extender  atau  antenna (Alibakhshikenari,  dkk,  2022) ,  sehingga  perlu  penambahan two-factor  authentication (Ghaffari,  dkk,  2021)  (Ignacio,  dkk,  2022) .  Hal  tersebut  dapat  diatasi  dengan menambahkan fitur capture citra yang dapat dilakukan oleh ESP32-Cam.
ESP32-Cam  juga  dipakai  untuk  memantau  keamanan  rumah  berdasarkan motion  sensor. Ketika sensor mendeteksi gerakan maka ESP32-Cam secara otomatis mengambil gambar yang hasilnya dikirim kepada pemilik rumah melalui aplikasi LINE yang sudah diuji dan mendapatkan hasil pengujian bahwa alat 100% dapat berjalan dengan baik (Wicaksono & Rahmatya, 2020) . Hal tersebut membuktikan bahwa ESP32-Cam dapat digunakan untuk mengambil citra serta memprosesnya untuk dikirim hasilnya menggunakan jaringan internet (Duma & Joyo, 2021) . ESP32-Cam dapat digunakan pada sistem presensi untuk meningkatkan validasi data berupa bukti foto agar mengantisipasi kecurangan yang dapat dilakukan oleh peserta presensi.
Database  pada  sistem  presensi  digital  sangat  diperlukan  untuk  memudahkan  pengelolaan data. Google Spreadsheet dapat digunakan sebagai cloud database yang terhubung dengan sistem embedded melalui API (Application Programing Interface). Spreadsheet dapat diakses di  mana  saja  dan  memberikan  kemudahan  dalam  berbagi  data  serta  keamanan  data yang terjamin oleh Google (Katre & Giri, 2014) . Selain itu, menurut Spreadsheet dapat melakukan editing data secara manual dan menerima komentar dari pengguna lain serta tidak memiliki batas penggunaan (Girindraswari, dkk, 2021) .
Penelitian ini dimaksudkan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem presensi digital yang  dapat  meminimalisir  penyebaran  virus  COVID-19  dan  meningkatkan  validasi  data
presensi  dengan  cara  menambah  parameter  presensi  serta  untuk  memudahkan  pihak pengelola dalam mengelola hasil presensi.

## 2. METODE

## 2.1. Deskripsi Sistem
Pada  Gambar  2  ditampilkan  diagram  blok  sistem  yang  dibuat. Tag  menjadi  syarat  untuk melakukan presensi. MFRC522 membaca UID tag lalu dikirim NodeMCU ke database melalui WiFi  untuk  dicocokkan.  Setelah  itu  NodeMCU  menerima feedback  dari  Spreadsheet  berupa nama,  NRP  (Nomor  Induk Mahasiswa) dan status tag. ESP32-Cam  menerima  instruksi  dari NodeMCU untuk capture citra dan mengirimnya ke Google Drive. Data pada formulir presensi berupa tanggal, jam, UID, nama, NRP, mata kuliah, ruangan, foto database dan foto realtime. Kesesuaian tag  dengan  penggunanya  dapat  dilihat  dengan  membandingkan  foto  pada formulir. Buzzer dan LED berfungsi sebagai indikator keberhasilan presensi. Nama dan NRP akan ditampilkan pada layar LCD. Sistem ini dapat memuat beberapa formulir dan database yang berbeda dalam satu file Spreadsheet dan terintegrasi dengan Google Calendar.
Tag RFID MFRC522 NodeMCU Google spreadsheets database Google spreadsheets Formulir LCD Buzzer ESP32-Cam Citra Google Drive PCF8574 LED Google Calendar Gambar 1. Diagram Blok Sistem

## 2.2.  Perancangan Hardware
Tag yang digunakan berjenis tag pasif model kartu dan sensor RFID tipe MFRC522 dengan frekuensi  kerja  13.56MHz.  NodeMCU  dan  ESP32-Cam  dapat  terhubung  dengan  jaringan internet melalui koneksi WiFi, sehingga dapat mengirim data ke database. NodeMCU berperan sebagai  pusat  kontrol  untuk  memberi  instruksi  pada  LCD, BUZZER,  LED  dan  ESP32-Cam. Digunakannya PCF8574 expander digital pin ini untuk mengatasi keterbatasan di NodeMCU. Pada Gambar 2 ditampilkan interfacing sistem hardware.
Tag RFID SDA SCK MOSI MISO GND RST 3.3v D4 D5 D7 D6 GND D3 3.3v MFRC522 NodeMCU D1 D2 5v GND D0 GND VCC GND SCL SDA 5v GND LCD BUZZER D0 D12 ESP32-Cam SCL SDA 5v GND PCF8574 SCL SDA 5v GND LED1 LED2 P1 P2 Citra Gambar 2. Interfacing Sistem Hardware

## 2.3.  Perancangan Software
1. NodeMCU
Pada Gambar 3 ditampilkan flowchart dari program NodeMCU dimulai dari menghubungkan pada jaringan hingga menampilkan hasil kegiatan presensi. Saat NodeMCU terhubung pada WiFi, sensor akan menunggu keberadaan tag. Ketika UID tag didapatkan NodeMCU akan mengirimkan  UID  ke database  serta  menunggu  feedback  dari  Spreadsheet  yang  akan diolah  oleh  NodeMCU  untuk  menentukan  hasil  status  presensi. Ketika  status  tag  tidak dikenal maka buzzer akan berbunyi tiga kali dan LED2 menyala serta LCD menampilkan teks berupa “UID card tidak dikenal”. Saat status tag terdaftar maka buzzer akan berbunyi dua kali dan LED1 menyala serta LCD menampilkan nama dan NRP. Jika status lain yang diterima maka LCD akan menampilkan teks “tidak ada kuliah”.
Mulai MFRC522 Scanning Tag RFID tag terdeteksi? Pemrosesan data serta Kirim dan terima data dari database A Pengolahan data Tag Status tidak dikenal ? B tidak ya ya Inisialiasi Menghu- bungkan Wifi Buzzer berbunyi 1x Buzzer berbunyi 2x dan LED1 on LCD menampilkan Nama dan NRP B Beri instruksi ESP32-Cam mengambil citra wajah A tidak Buzzer berbunyi 3x dan LED2 on Status terdaftar ? LCD menampilkan Status kartu LCD menampilkan “Tidak ada kuliah” LCD menampilkan Teks “Tunggu” LCD menampilkan Teks “Scan Kartu” WiFi terhubung ? ya tidak tidak ya Gambar 3. Flowchart Program NodeMCU
2. ESP32-Cam
Pada  Gambar  4  ditampilkan  diagram  alir  program  ESP32-Cam  yang  diawali  dengan menghubungkan  ke  jaringan  WiFi.  Selanjutnya  mengaktifkan  kamera  dalam  keadaan streaming  hingga  menunggu  instruksi  untuk  mengambil  gambar.  Gambar  yang  didapat akan diolah menjadi bentuk teks agar dapat diterima database lalu mengirimkannya pada Google Drive. Setelah itu kamera akan berada pada posisi streaming kembali.
3. Google Spreadsheet Pembuatan Google Spreadsheet sebagai database dan formulir presensi dilakukan dengan cara masuk pada layanan Google drive lalu membuat file Spreadsheet yang di dalamnya
terdapat  beberapa sheets  untuk  keperluan  multi  database.  Penulisan  judul  antar  sheet perlu dibedakan agar Apps Script dapat menyesuaikannya dengan data event pada Google Calendar.  Pada  Gambar  5  dan  Gambar  6  ditunjukkan  hasil  pembuatan  database  dan formulir pada Spreadsheet yang berbeda.
Mulai Inisialiasi Kamera dan Menghubungkan Wifi Camera streaming Read Digital Pin Value = 1 ? Encode gambar dan Kirim  ke google drive tidak ya Capture gambar WiFi Terhubung ? ya tidak A A B B Gambar 4. Diagram Alir Program ESP32-Cam Gambar 5. Tampilan Spreadsheet untuk Database Gambar 6. Tampilan Spreadsheet untuk Formulir
4. Google Calendar Google Calendar  digunakan  untuk  membuat  jadwal  kegiatan,  sehingga  sistem  dapat melakukan banyak kegiatan presensi pada waktu yang berbeda sesuai dengan jadwal yang dibuat. Jadwal dibuat berdasarkan waktu dan tanggal yang diinginkan dan dapat diubah
Sheet Database Sheet Formulir Penyimpanan Foto Menambah Sheet
tanpa harus membuatnya kembali. Pada Gambar 7 ditampilkan Calendar yang sudah diisi jadwal kegiatan beserta keterangannya.
Gambar 7. Multi Event pada Google Calendar
5. Apps Script
Pada Gambar 8 digambarkan flowchart program Apps Script untuk Spreadsheet database yang diawali dengan menerima data dari NodeMCU lalu mencari data event yang tersedia pada Calendar. Jika tidak terdapat event maka Apps Script mengirim status default. Jika ada event maka Apps Script membuka database sesuai dengan data event dan selanjutnya dilakukan proses pencocokan UID. Apabila UID sesuai maka Apps Script akan melampirkan data pada formulir lalu mengirim nama, NRP, dan status tag yang terdaftar ke NodeMCU, jika tidak sesuai maka UID tag beserta statusnya akan ditulis pada formulir lalu mengirim teks bahwa UID Card  tidak dikenal dan statusnya tidak dikenal kepada NodeMCU.
Input jadwal dari Google Calendar Input data Dari NodeMCU Data sesuai ? Kirim Status ke NodeMCU Open database sesuai jadwal Pencocokan UID Tulis hasil presensi pada formulir Kirim Nama, NRP dan Status ke NodeMCU Mulai Selesai Tulis keterangan pada formulir tidak ya Ada jadwal ? A A ya tidak Ambil data Event Kirim Status default ke NodeMCU B B

## Gambar 8. Flowchart Program Apps Script untuk Spreadsheet Database
Apps  Script  untuk  formulir  digunakan  menerima  data  gambar  dari  ESP32-Cam.  Pada Gambar  9  ditampilkan flowchart  program  Apps  Script  untuk  Spreadsheet  formulir  yang diawali  dengan  menerima  data  gambar  dari  ESP32-Cam  lalu  mengkonversikan  data menjadi bentuk binary agar dapat disimpan pada Google drive. Selanjutnya mengambil data event atau jadwal secara realtime dari Calendar agar penempatan data sesuai dengan
sheet  yang  dituju.  Gambar  akan  dikirim  ke  formulir  dengan  format  link  dan  dapat ditampilkan kembali menjadi bentuk gambar yang dapat dilihat pada Spreadsheet.
Mulai Input data Dari ESP32-Cam Input jadwal dari Google Calendar Konversi data gambar Kirim gambar ke Google drive Tulis link gambar pada formulir sesuai data event dan tampilkan gambar Selesai Ada event ? A A ya tidak Ambil data Event
Gambar 9. Flowchart Program Apps Script untuk Spreadsheet Formulir

## 2.4.  Pengelolaan Presensi
Pengelolaan presensi dilakukan agar data presensi dapat diolah dengan benar dan mudah. Pada  sistem  ini  pengelolaan  presensi  mencakup  proses  pengambilan  data  diri  dari  peserta hingga rekapitulasi hasil akhir presensi. Pengambilan data diri peserta menggunakan layanan Google Form. Pada Gambar 10 ditunjukkan Google Form yang disematkan pada Spreadsheet beserta  keterangannya .  Rumus  QUERY  digunakan  untuk  menampilkan  sebagian  data  pada database dari sekumpulan data acak dari Google form sesuai kriteria mata kuliah.

## Gambar 10. Google Form Disematkan pada Spreadsheet
Mengelola hasil presensi dapat dilakukan dengan memanfaatkan rumus yang tersedia pada Spreadsheet.  Data  hasil  presensi  akan  dihitung  jumlahnya  menggunakan  COUNTIF  sesuai dengan  data  hasil  presensi  yang  diambil  dari  formulir  dengan  cara  menggunakan  rumus IMPORTRANGE.  Presentase  kehadiran  dihitung  dengan  membagi  jumlah  presensi  dengan maksimal presensi dilakukan. Tanggal presensi yang telah dilakukan dapat ditampilkan dengan kombinasi  rumus  IMPORTRANGE,  FILTER,  UNIQUE  dan  TRANSPOSE.  Pada  Gambar  11 ditampilkan bagian rekapitulasi data presensi beserta keterangannya.
Sheet Google Form
Sheet Database

## Gambar 11. Pengelolaan Presensi

## 2.5.  Metode Pengujian
Adapun beberapa pengujian yang dilakukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Pengujian jarak tapping card dengan sensor RFID dari permukaan casing  dengan jarak 0 cm, 1 cm, 2 cm, 3 cm, 4 cm dan 5 cm. Sampel kartu yang digunakan berjumlah 30, masing- masing kartu diuji delapan kali pada setiap variasi jarak menggunakan bantuan alat ukur penggaris dengan posisi kartu tegak lurus menghadap area RFID
2. Pengujian lama waktu presensi yang dihitung saat kartu teridentifikasi oleh reader hingga LCD menampilkan data diri dari database. Dalam pengujian ini kartu sudah terdaftar pada database. Penghitungan dilakukan dengan bantuan alat ukur stopwatch yang diprogram pada mikrokontroler yang terhubung melalui pin digital. Kartu yang akan diuji berjumlah 30, masing-masing kartu diuji sebanyak delapan kali.
3. Pengujian  presensi  dengan  jadwal  bervariasi  untuk  mengetahui  kemampuan  sistem melakukan  ketepatan  pencatatan  presensi  sesuai  dengan  jadwal  dengan  mengambil gambaran  kegiatan  presensi  selama  satu  bulan.  Setiap  minggu  dilaksanakan  enam kegiatan berbeda yang masing-masing didaftarkan 20 peserta. Pengujian ini mengabaikan perbandingan foto database dengan realtime.
4. Pengujian  pengelolaan  presensi  dilakukan  untuk  mengetahui  kepastian  rumus  pada Spreadsheet yang digunakan untuk rekapitulasi data dengan cara membandingkan hasil rekapitulasi pada database dan hasil pada formulir.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.   Hasil Implementasi
Pada Gambar 12 ditampilkan hasil implementasi prototipe alat beserta keterangannya.
Gambar 12. Hasil Implementasi Purwarupa Alat
Jumlah presensi yang telah dilakukan
Presentase jumlah presensi yang telahdilakukan Tanggal presensi yang telah dilakukan Data Peserta
Sebelum  kegiatan  presensi  dilakukan,  kode  UID  kartu  perlu  diketahui  untuk  keperluan pendaftaran.  Kode  UID  didapatkan  dengan  cara  melakukan tapping  kartu  ketika  terdapat jadwal atau event pada Google Calendar lalu membuka formulir presensi yang sesuai dengan jadwal seperti yang ditunjukkan pada Gambar 13 dan pada Gambar 14 ditampilkan layar LCD saat  kartu belum terdaftar. Catat  masing-masing UID sesuai dengan  urutan kartu  yang di- tapping setelah itu berikan kepada peserta yang membutuhkan agar dapat mendaftarkan tag- nya melalui Google Form.
Gambar 13. Tampilan Formulir Ketika Tag Belum Terdaftar
Gambar 14. Tampilan LCD Ketika Kartu Belum Terdaftar
Apabila tidak terdapat event pada Google Calendar maka sistem presensi tidak dapat bekerja karena Apps Script tidak menemukan data event yang tersedia pada Calendar saat kartu di- tapping sehingga database dan formulir tidak dapat diakses, maka dari itu pada formulir tidak tertulis  data  apapun  yang  mengakibatkan  UID tag  tidak  dapat  diketahui.  Pada  Gambar 15 ditunjukkan tampilan LCD ketika jadwal kegiatan tidak tersedia.
Gambar 15. Tampilan LCD Ketika Tidak Ada Jadwal Kegiatan
Pada  Gambar  16  ditampilkan Event  pada  Google  Calendar  beserta  keterangannya.  Garis berwarna merah menunjukkan waktu terkini pada Calendar. Saat garis tersebut berada pada wilayah kotak event maka, ketika Apps Script mengakses Calendar akan mendapatkan data

## UID Card
pada event  tersebut namun jika garis  merah  tidak berada pada wilayah  kotak  event maka tidak ada data yang dapat diakses oleh Apps Script sehingga presensi tidak dapat dilakukan.

## Gambar 16. Event pada Google Calendar
Setelah UID terdaftar pada database, kegiatan presensi dapat dilakukan saat jadwal kegiatan atau event  berlangsung.  Pada  penelitian  ini  kesesuaian  data  tag  yang  di-tapping  dengan seseorang yang melakukan presensi dapat dicek secara manual dengan cara membandingkan foto database dengan foto hasil capture secara realtime. Pada Gambar 17 ditunjukkan hasil presensi apabila kartu di- tapping sesuai dengan pemiliknya dan Gambar 18 ditampilkan layar LCD saat kartu sudah terdaftar.
Gambar 17. Hasil Presensi Pada Formulir
Gambar 18. Tampilan LCD Ketika Kartu Sudah Terdaftar

## 3.2.   Hasil Pengujian Jarak Tapping Card
Pada jarak 0 cm hingga 4 cm kartu dapat teridentifikasi dengan baik dan akurasi 100%. Namun ketika  pada  jarak  5  cm, tag    tidak  dapat  teridentifikasi.  Menurut  datasheet  dari  MFRC522, sensor ini dapat mengidentifikasi tag RFID hingga maksimal jarak 5 cm dan apabila melebihi jarak  5  cm tag  tidak  dapat  teridentifikasi (Semiconductors,  2016). Pada  penelitian  ini terdapat jarak antara sensor RFID dengan casing sekitar 3 mm untuk menyangga komponen
Keterangan tanggal dan hari Kotak Event Keterangan waktu Garis yang menunjukan waktu terkini
serta ketebalan casing yang digunakan adalah 2 mm. Jika dijumlahkan terdapat jarak 0,5 cm untuk  keperluan  prototipe.  Hal  ini  tentu  saja  berpengaruh  pada  proses  pengujian,  karena ketika pengujian jarak kartu dengan area RFID diukur hingga permukaan casing saja. Total jarak jika dilakukan pengujian pada jarak 5cm dengan permukaan sensor menjadi 5,5cm. Hal ini mengurangi jarak pancar efektif gelombang elektromagnetik sensor yang mampu diterima oleh  kartu  tag  RFID  apabila  dilihat  dari  kemampuan  sensor  pada datasheet.  Menurut Wirawibawa jarak 1 cm merupakan jarak aman agar MFRC522 dapat membaca tag serta posisi tag sejajar dengan reader (Wirawibawa, dkk, 2022) .

## 3.3.   Hasil Pengujian Lama Waktu Presensi
Pengukuran  lama  waktu  presensi  mendapatkan  hasil  yang  berbeda-beda  disetiap pengujiannya  karena  proses  presensi  sangat  bergantung  pada  kondisi  sinyal  internet  dan kondisi server database. Lama waktu presensi yang dapat diproses oleh sistem adalah rata- rata 5,58 detik dengan waktu paling singkat yaitu 4,88 detik dan waktu paling lama yaitu 8,44 detik. Pada penelitian yang dilakukan oleh Safrie Hazi pada tahun 2022 (Hazi, 2022) , data UID tersimpan pada program NodeMCU dan Google Spreadsheet hanya digunakan untuk data logger  saja  sehingga  waktu  presensi  lebih  cepat  karena  tidak  memerlukan  feedback  dari database. Berbeda dengan penelitian yang dilakukan kali ini, Google Spreadsheet digunakan untuk  menyimpan  data  peserta  yaitu  kode  UID  beserta  keterangan  data  lainnya  sehingga mikrokontroler perlu melakukan pengiriman dan menerima data dari Google Spreadsheet yang membutuhkan cukup waktu untuk mendapatkan hasil pencocokkan data tag pada database, namun hal tersebut menjadi keunggulan karena dapat menambah jumlah tag dengan hanya memasukkan kode UID pada database.

## 3.4.   Hasil Pengujian Presensi dengan Jadwal Bervariasi
Pada  Tabel  1  ditunjukkan  hasil  pengujian  sistem  dengan  jadwal  yang  bervariasi.  Masing- masing  peserta  didaftarkan  pada  empat  jadwal  yang berbeda  sehingga  menghasilkan  data empat formulir yang berbeda dengan satu formulir berisi sepuluh jenis data yang berbeda. Hasil  yang  didapat  pada  pengujian  ini  membuktikan  bahwa  sistem  mampu  melakukan ketepatan  presensi  dengan  tingkat  keberhasilan  100%  serta  data  yang  tercantum  secara lengkap pada masing-masing formulir meliputi tanggal dan waktu presensi, UID kartu, nama, NRP,  mata  kuliah,  ruangan,  status,  link  foto,  foto database  dan  foto  realtime.  Hal  ini membutikan  ESP32-Cam  dapat  mengirim  hasil capture  citra  untuk  ditampilkan  pada Spreadsheet serta fitur Apps Script pada Spreadsheet mampu mengakses sheet sesuai dengan event yang telah dibuat pada Google Calendar. Hal tersebut membuat sistem pada penelitian ini mampu mencatat data pada formulir presensi yang berbeda-beda berdasarkan jadwal yang telah dibuat pada Calendar. Jika dibandingkan dengan sistem presensi RFID pada penelitian Safrie  Hazi (Hazi,  2022) ,  sistem  tersebut  tidak  dapat  melakukan  pencatatan  data berdasarkan jadwal kegiatan yang mengakibatkan data presensi menumpuk pada satu sheet formulir dan kecurangan dapat terjadi karena sistem tidak memberikan data untuk ketika akan dilakukan identifikasi siapa yang melakukan presensi selain dari data tag.

## 3.5.   Hasil Pengujian Pengelolaan Presensi
Pihak pengelola presensi perlu membuat jadwal kegiatan pada Google Calendar setelah itu masing-masing peserta perlu mendaftarkan tag beserta data diri melalui Google Form agar pihak pengelola mendapatkan card UID, nama, NRP dan foto wajah peserta dan kegiatan yang dipilih oleh peserta seperti yang ditunjukkan pada Gambar 19.
Data diri peserta akan otomatis terpilah dan terlampir pada masing-masing sheet database sesuai  dengan  kegiatan  yang  dipilih  dengan  memanfaatkan  formula  QUERY,  setelah  itu kegiatan presensi dapat dilakukan. Hasil rekapitulasi kegiatan presesi selama empat minggu
berdasarkan jadwal kegiatan pada Google Calendar yang dapat dilihat pada sheet database sesuai dengan jadwal kegiatannya seperti yang ditunjukkan pada Gambar 20.
Tabel 1. Hasil Pengujian Jadwal Bervariasi
UID Nama Peserta Kelengkapan Data (10) Jadwal 1  Jadwal 2  Jadwal 3  Jadwal 4 0f32422 Alex Telles 100% 100% 100% 100% ea1e9b19 Cristiano Ronaldo 100% 100% 100% 100% 1270251a Edinson Cavani 100% 100% 100% 100% c179126 Fred 100% 100% 100% 100% d16a9b26 Jadon Sancho 100% 100% 100% 100% a182f626 Jesse Lingard 100% 100% 100% 100% 1078f22 Juan Mata 100% 100% 100% 100% c18bf326 Marcus Rashford 100% 100% 100% 100% d13cb226 Paul Pogba 100% 100% 100% 100% d1291826 Raphael Varane 100% 100% 100% 100% b13eb626 Mason Mount 100% 100% 100% 100% 2b271a Thiago Silva 100% 100% 100% 100% c127e126 Ben Chilwell 100% 100% 100% 100% d1857e26 Marcos Alonso 100% 100% 100% 100% 109b9f22 Jorginho 100% 100% 100% 100% c143f526 Christian Pulisic 100% 100% 100% 100% c197d426 Reece James 100% 100% 100% 100% c1e63326 Andreas Christensen 100% 100% 100% 100% d18f6c26 N Golo Kante 100% 100% 100% 100% 80e7e91a Hakim Ziyech 100% 100% 100% 100% 12bfbd1a Roberto Firmino 100% 100% 100% 100% 1033dc22 Thiago 100% 100% 100% 100% 71dfca26 Fabinho 100% 100% 100% 100% 1280161a Mohamed Salah 100% 100% 100% 100% 6a2becb Ibrahim 100% 100% 100% 100% d1711726 Takumi Minamino 100% 100% 100% 100% c1c6ba26 Sadio Mane 100% 100% 100% 100% b160e426 Harvey Elliott 100% 100% 100% 100% d1f5026 Virgil van Dijk 100% 100% 100% 100% 10b6622 Owen Beck 100% 100% 100% 100%
Pada database  terdapat  hasil  rekapitulasi  data  presensi  yaitu  jumlah  presensi,  persentase presensi dan tanggal presensi yang telah dilakukan selama empat minggu. Hasil pengujian menunjukkan Spreadsheet mampu mengolah dan memilah data hasil kegiatan presensi sesuai dengan  formulir  presensi.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  formula  pada Spreadsheet meliputi  IMPORTRANGE,  FILTER,  UNIQUE,  TRANSPOSE  dan  QUERY  dapat  digunakan  dan mempermudah  pengelolaan  serta  rekapitulasi  hasil  data  presensi.  Pada  penelitian  ini IMPORTRANGE digunakan untuk mengambil range data dari formulir yaitu UID dan tanggal, FILTER  berfungsi  untuk  menyaring  data  berdasarkan  UID,  UNIQUE  digunakan  untuk menghindari duplikasi data jika terjadi double tapping pada satu waktu, TRANSPOSE untuk menampilkan data secara horizontal, dan QUERY untuk import data dari sheet Google Form menuju sheet database sesuai dengan mata kuliah. Sistem presensi pada penelitian Safrie Hazi (Hazi,  2022) tidak  dilakukan  pemisahan  data  presensi  sesuai  dengan  jadwal  kegiatan sehingga data menumpuk pada satu sheet yang mengakibatkan pengelolaan menjadi tidak efisien. Berbeda dengan penelitian ini, sistem mampu bekerja dengan kegiatan bervariasi yang menghasilkan  formulir  presensi  yang  bervariasi  juga  sehingga  dapat  memudahkan pengelolaan hasil presensi. Kemudahan pengelolaan data hasil presensi merupakan hasil dari
penggunaan sheet  yang  berbeda-beda  serta  Google  Calendar  sebagai  pemberi  data  waktu sehingga Apps  Script dapat  menyesuaikan  sheet  yang  akan  digunakan  berdasarkan  jadwal kegiatan yang direncanakan.
Gambar 19. Hasil Pendaftaran Melalui Google Form
Gambar 20. Hasil Kegiatan Presensi Keseluruhan pada 1 Mata Kuliah

## 4. KESIMPULAN
Keberhasilan tapping card pada jarak 0 cm hingga 4 cm dari permukaan casing menunjukkan akurasi yang baik yaitu 100% kartu dapat teridentifikasi oleh sensor. Namun pada jarak 5 cm kartu  tidak  dapat  teridentifikasi  karena  jarak  pancar  efektif  gelombang  radio  dari  sensor berkurang akibat dari ketebalan casing serta celah jarak antara sensor dengan casing sehingga tag tidak menerima  daya  minimum untuk  dapat  bekerja.  Lama waktu presensi  yang  dapat
dilakukan oleh sistem adalah rata-rata 5,58 detik dan waktu paling singkat 4,88 detik serta paling lama 8,44 detik. Karena sistem sangat bergantung pada internet untuk mengirim dan menerima data dari Google Spreadsheet maka waktu presensi dapat berubah sewaktu-waktu tergantung  pada  kondisi  sinyal  internet  yang  digunakan  serta  kondisi server  Google Spreadsheet.  Sistem  dapat  melakukan  presensi  sesuai  dengan  jadwal  kegiatan  yang  telah dibuat pada Google Calendar. Masing-masing formulir dapat menampilkan kelengkapan data yang baik meliputi tanggal, jam, kode UID, nama, NRP, mata kuliah, ruangan, status, foto database dan foto realtime. ESP32-Cam dapat melakukan capture citra dan mengirimnya pada Spreadsheet dengan baik. Untuk pengembangan sistem, dapat dilakukan penambahan catu daya  internal  agar  alat  presensi  dapat  tetap  bekerja  ketika  terjadi  pemadaman  listrik. Penambahan  fitur switching  jaringan  WiFi  perlu  dilakukan  agar  sistem  dapat  terhubung jaringan  internet  yang  konstan  ketika  salah  satu  jaringan  WiFi  memiliki  gangguan. Dipertimbangkan  juga  penggunaan  NFC  ( Near-Field  Communication)  untuk  menghindari penggandaan  ( cloning) dari  tag  RFID. Lalu  menambahkan  dan  mengintegrasikan  fitur  face recognition agar verifikasi wajah dapat dilakukan secara otomatis, dan agar sistem presensi lebih akurat dan tidak terjadi kecurangan.

## DAFTAR RUJUKAN
Adam, M. (2019). Pemanfaat Mikrokontroller Atmega8 Sebagai Pengaman Pintu Menggunakan
Metode Sidik Jari (Fingerprint). Prosiding Seminar Nasional Kewirausahaan, (pp. 279-
289). Medan: UMSU.
Alibakhshikenari, dkk. (2022). High gain/bandwidth off-chip antenna loaded with metamaterial unit-cell  impedance  matching  circuit  for  sub-terahertz  near-field  electronic  systems.
Scientific Reports, 12(1), 1-11.
Duma,  I.,  &  Joyo,  G.  D.  (2021).  Arsitektur  Remote  Sistem  Pemberi  Pakan  Ikan  Berbasis Mikrokontroler Wemos D1 dan ESP32CAM. Jurnal BIT, 18(1), 41-47.
Firdaus, dkk. (2021). Rancang Bangun Absensi Siswa Menggunakan RFID Berbasis Arduino
Uno. Jurnal Nasional CosPhi, 5(1), 1-6.
Ghaffari, dkk. (2021). A Novel Access Control Method Via Smart Contracts for Internet-Based Service Provisioning. IEEE Access, 9, 81253-81273.
Girindraswari,  dkk.  (2021).  Rancangan  dan  Implementasi  Sistem  Absensi  dengan  Sensor Fingerprint dan Sensor Suhu Non-Contact Berbasis IoT Menggunakan Google Sheets.
ALINIER, 2(1), 28-35.
Hazi,  M.  S.  (2022).  Pengadaan  Sistem  Daftar  Hadir  Berbasis  Arduino  Menggunakan  Radio Frequency  Identification  yang  Terkoneksi  ke  Google  Spreadsheet. Jurnal  Ilmiah Mahasiswa Teknik [JIMT], 2(2), 1-13.
Ignacio,  dkk.  (2022).  Authentication  System  Based  on  Fingerprint  Scanners  Network,  QR
Codes and IoT. IJSTRE, 7(2), 65-72.
Isyanto, dkk. (2020). Desain Monitoring Human Tracking dengan RFID dan GPS. RESISTOR, 3(1), 9-16.
Katre, S. R., & Giri, J. (2014). Data Logging on Google Drive Spreadsheet. International Journal of Scientific & Engineering Research, 5(3), 634-637.
Mujib, M. A., & Ramadhan, I. R. (2019). Sistem Presensi Online Berbasis NodeMCU dan RFID.
Jurnal Buffer Informatika, 5(2), 5(2), 9-18.
Rasyid,  dkk.  (2021).  Aplikasi  RFID  sebagai  pendeteksi  kehadiran  pada  perkuliahan  terkait perhitungan kompensasi bagi mahasiswa Politeknik Negeri Malang. Jurnal Eltek, 19(1),
72-79.
Ratini,  M.  (2022). Coronavirus  Transmission  Overview.  Retrieved  from  WebMD:
https://www.webmd.com/lung/coronavirus-transmission-overview#1
Semiconductors, N. (2016, April 27). data-sheet/MFRC522.pdf. Retrieved from www.nxp.com: https://www.nxp.com/docs/en/data-sheet/MFRC522.pdf
Susilo,  dkk.  (2020).  Coronavirus  Disease  2019:  Tinjauan  Literatur  Terkini. Jurnal  Penyakit Dalam Indonesia, 7(1), 45-67.
Wicaksono, M. F., & Rahmatya, M. D. (2020). Implementasi Arduino dan ESP32 CAM untuk Smart Home. Jurnal Teknologi dan Informasi, 10(1), 40-51.
Wirawibawa,  dkk.  (2022).  Evaluasi  Keandalan  Identifikasi  RFID  MFRC522  dengan  Barrier Berbahan Dasar Plastik Berbasis Sistem Mikrokontroler. Jeecom, 4(1), 1-6.
Zendrato,  W.  (2020).  Gerakan  mencegah  daripada  mengobati  terhadap  pandemi  covid-19.
Jurnal Education and development, 8(2), 242-248.