ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912

## Pengembangan Cyber Physical System untuk

## Presensi dengan Deteksi Multi Wajah
Sopian Alviana 1* , Bobi Kurniawan 2
1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Komputer Indonesia, Bandung, Indonesia
2 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Komputer Indonesia, Bandung, Indonesia
* Korespondensi: sopian.alviana@email.unikom.ac.id
Abstrak: Sistem  presensi  menggunakan  pengenalan  wajah  memiliki  keuntungan  efisiensi  waktu dan tenaga. Saat ini presensi dengan menggunakan wajah sudah banyak diterapkan, tetapi masih terbatas  pada  penggunaan  di  suatu  lokasi  tertentu.  Keterbatasan  mesin  presensi  saat  ini  dalam mendeteksi dan melakukan verifikasi hanya dapat dilakukan satu wajah dalam satu waktu. Maka, dibutuhkan  pengembangan  dengan  peningkatan  komputasi  menggunakan cyber  physical  system untuk proses presensi. Pemanfaatan cyber physical system dilakukan dengan memanfaatkan akses close  circuit  television (CCTV)  yang  digunakan  untuk  membantu  proses  presensi.  Hal  ini memberikan keuntungan agar dapat melakukan verifikasi presensi dengan banyak wajah dalam satu waktu, sehingga lebih efisien terhadap proses presensi.
Kata kunci: CCTV, Cyber physical system , multi wajah, presensi

## 1. Pendahuluan
Sistem presensi dapat dikategorikan menjadi beberapa jenis, yaitu sistem dengan menggunakan aplikasi dan penggunaan biometrik. Penggunaan biometrik untuk sistem presensi dilakukan dengan pengenalan  bagian  tubuh  seperti  sidik  jari  dan  pengenalan  wajah  [1].  Proses  identifikasi  wajah dilakukan dengan bantuan kamera, hal ini memiliki keuntungan efisiensi waktu dan tenaga, serta mudah dalam proses pencatatan [2]. Cyber Physical System (CPS) merupakan kerangka dasar dalam pengembangan sistem cerdas. Skala CPS saat ini berkembang menjadi terbuka, besar, dan bersifat otonom  [3].  CPS  merupakan  sistem  berbasis  kemampuan  industri  4.0  yang  mampu  menawarkan pengumpulan data, analisis dan transparansi secara real time . Penerapan CPS [4], artificial intelligence [5], atau penggunaan digital twin [6] memunculkan penerapan teknologi revolusi industry 4.0.
Close  circuit  television (CCTV)  merupakan  perangkat  yang  digunakan  pada  bidang  keamanan untuk  melakukan  pemantauan  keadaan  sebuah  lokasi  [7].  CCTV  tidak  hanya  digunakan  untuk keamanan,  tetapi  dapat  digunakan  untuk  proses  pengenalan  wajah  menggunakan  metode image recognition dari  data  video  yang  diperoleh  [8].  Sehingga  CCTV  dapat  digunakan  untuk  media presensi pada setiap sudut fasilitas publik [9].
Sistem presensi saat ini menggunakan sidik jari dan wajah memiliki keterbatasan diantaranya proses presensi hanya dapat dilakukan pada lokasi tertentu, kesulitan proses deteksi dan verifikasi satu  wajah  dalam  satu  waktu.  Selain  itu,  data  yang  dihasilkan  masih  berupa  data  statis.  Maka, berdasarkan  permasalahan  tersebut  untuk  memudahkan  proses  deteksi  dan  presensi  diusulkan untuk  menambahkan  proses  identifikasi  sistem  presensi  dengan  menggunakan  CCTV  dengan meningkatkan komputasi menggunakan pendekatan cyber physical system .

## 2. Metode dan Pengembangan Sistem
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  meliputi  beberapa  tahapan  diantaranya  identifikasi masalah,  tujuan  penelitian,  analisis  kebutuhan  sistem,  desain  sistem,  implementasi  sistem,  hasil penelitian, serta kesimpulan. Gambaran tahapan penelitian terdapat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan penelitian
Gambar 1 merupakan tahapan penelitian yang akan ditempuh yaitu  identifikasi  masalah yang meliputi  tahap  awal  penelitian  melakukan  observasi  dan  wawancara.  Tujuan  penelitian  ditentukan untuk  dapat  menyelesaikan  permasalahan  yang  telah  diidentifikasi.  Analisis  kebutuhan  sistem merupakan tahapan untuk menentukan kebutuhan sistem yang akan dibangun baik secara perangkat keras dan lunak untuk sistem presensi yang akan digunakan. Desain sistem merupakan tahapan untuk merancang desain sistem yang akan dibangun. Implementasi dilakukan untuk menguji sistem yang telah  dibangun.  Hasil  penelitian  merupakan  tahapan  akhir  untuk  melihat  kesesuaian  sistem  yang diusulkan. Kesimpulan merupakan tahap akhir untuk tujuan yang telah dicapai.
Dalam  pelaksanaan  penelitian  terdapat  metode  dalam  pengembangan  sistem  yang  diusulkan. Pengembangan yang diusulkan mengacu kepada komponen yang terdapat pada cyber physical system (CPS)  yaitu  komponen  komputasi,  komunikasi,  dan  kontrol.  Dalam  pemetaan  komponen  tersebut dibagi menjadi tiga yaitu komponen fisik, cyber , dan komunikasi. Komponen CPS pembentuk sistem presensi  terdapat  pada  Gambar  2.  CPS  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  skema  CPS dengan semi autonomous system. Proses otonom dilakukan dalam mendeteksi wajah pada saat proses presensi.
Pengembangan sistem dengan menggunakan CPS terdapat tiga bagian utama yaitu komponen fisik, cyber , dan komunikasi seperti ditunjukan pada Gambar 2. Komponen fisik merupakan komponen untuk proses akuisisi data yaitu proses untuk mengumpulkan data presensi. Komponen terdiri dari sensor  yang  akan  digunakan  yaitu  kamera  dan  server  untuk  mengumpulkan  data  dari  kamera. Komponen cyber merupakan  komponen  untuk  melakukan  proses  komputasi  yaitu  proses  deteksi wajah dan proses pengiriman data ke sistem presensi. Komponen komunikasi merupakan komponen proses komunikasi dalam pengiriman data. Dalam sistem ini diusulkan skema dengan menggunakan Wireless Sensor Network (WSN) untuk pertukaran data.
Pada bagian komponen cyber untuk dapat mendeteksi wajah kami  menggunakan pendekatan algoritma Histogram of Oriented Gradients (HOG). HOG merupakan algoritma yang digunakan untuk mendeteksi  objek  dan  wajah  dan  melakukan  klasifikasi  dengan  memanfaatkan  bidang – bidang pemrosesan  gambar.  Tahapan  HOG  terdiri  dari  preprocessing,  menghitung  gradien  vector  dan melakukan spatial  binning .  Metode  preprocessing  merupakan  tahapan  dalam  melakukan penyesuaian ukuran yang dikonversi kedalam model grasyscale. Tahapan kedua yaitu menghitung nilai  setiap  piksel    dan  magnitude  dari  vector  tersebut.  Tahapan  akhir  merupakan  nilai  gradien untuk mencari nilai histogram.

## 3. Hasil

## 3.1 . Perancangan Antarmuka
Perancangan  antarmuka  bertujuan  untuk  memberikan  gambaran  tentang  aplikasi  yang  akan dibangun. Perancangan ini diimplementasikan menjadi sebuah program utuh yang dapat digunakan oleh penggguna sistem. Rancangan antarmuka pembangunan aplikasi presensi dengan wajah adalah sebagai berikut :
Gambar 3. Rancangan antarmuka
Gambar 4. Capture data
Gambar 5. Halaman proses rekognisi
Gambar 6. Halaman data latih
Gambar  3  merupakan  tampilan  antarmuka  utama  yang  diusulkan  dalam  proses  presensi dengan  multi  wajah.  Gambar  4  merupakan  halaman  untuk  melakukan  penangkapan  data  wajah. Gambar 5 merupakan halaman proses rekognisi yang berfungsi untuk menampilkan log data hasil deteksi  selama  proses  berjalan  sedangkan  Gambar  6  merupakan  halaman  untuk  melakukan pelatihan data wajah yang digunakan untuk proses presensi.

## 3.2. Implementasi Presensi
Pada proses implementasi presensi sistem yang sudah dibangun, dilakukan beberapa tahapan pengujian untuk memastikan sistem berjalan dengan baik. Pengujian yang dilakukan diantaranya menguji  deteksi  wajah  dengan  berbagai  jarak  dan  jumlah  wajah  yang  dapat  dilakukan  deteksi. Gambar 7 hingga 9 menunjukan hasil dari pengujian deteksi wajah dengan menggunakan beberapa jarak yaitu 50, 150, dan 200 cm.    Hasil lengkap pengujian ditunjukan pada Tabel 1. Hasil pengujian deteksi  wajah  terhadap  jarak  pada  Tabel  1  menunjukan  bahwa  sistem  dapat  mendeteksi  wajah dengan maksimal jarak 200 cm dengan akurasi 98.8%.
Gambar 8. Deteksi wajah jarak 150 cm
Gambar 9. Deteksi wajah jarak 200 cm
Gambar 10. Deteksi multi wajah jarak 50 cm
Gambar 11. Deteksi multi wajah jarak 200 cm
Tabel 1. Hasil pengujian jarak
No Jarak (Cm) Deteksi Wajah Akurasi (%) Error (%) 1 50 Ya 100 0 2 100 Ya 99.7 0.3 3 150 Ya 99.2 0.8 4 200 Ya 98.8 1.2 5 250 Tidak 0 100 6 300 Tidak 0 100
Tabel 2. Hasil pengujian multi wajah
No Jarak (Cm) Jumlah Wajah Jumlah Deteksi Akurasi (%) Error (%) 1 50 3 3 100 0 2 150 3 3 100 0 3 200 3 3 100 0 4 250 3 0 0 100 5 300 3 0 0 100
Gambar 10 dan 11 merupakan hasil pengujian deteksi wajah menggunakan multi wajah dengan berbagai jarak. Hasil lengkap pengujian multi wajah terhadap jarak ditunjukan pada Tabel 2. Hasil pengujian  deteksi  multi  wajah  terhadap  jarak  pada  Tabel  2  menunjukan  bahwa  sistem  dapat mendeteksi wajah dengan maksimal 3 wajah dengan jarak maksimal adalah 200 cm.
Hasil pengujian menunjukan bahwa system dapat mendeteksi dan melakukan identifikasi citra dengan  jarak  50,  100,  dan  150  cm  dengan  akurasi  yang  berkisar  pada  99.2%  hingga  100%.  Nilai akurasi dapat berubah sesuai dengan kondisi citra pada masing – masing jarak. Pada pengembangan CPS  yang  telah  dilakukan  terdapat  peningkatan  kemampuan  system  yaitu  proses  presensi  yang digunakan  dengan  penggunaan  mesin  presensi  dapat  digantikan  system  menggunakan  CCTV. Dengan  kemampuan  tersebut  system  dapat  bekerja  dari  mana  saja  tanpa  terpaku  terhadap  satu tempat untuk melakukan  presensi. Untuk performa presensi secara keseluruhan hanya dilakukan berfokus pada tingkat akurasi dengan multi wajah.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  analisis  perancangan,  dan  implementasi  yang  telah  dilakukan  dalam pembangunan  presensi  menggunakan  cyber  physical  system  dengan  multi  deteksi  wajah, didapatkan bahwa sistem mampu mendeteksi wajah hingga tiga wajah dalam satu waktu sehingga mempermudah proses presensi. Akurasi deteksi mencapai 98.8% dengan jarak deteksi 250 cm dari posisi kamera.

## Referensi
1. S. Sawhney, K. Kacker, S. Jain, S. N. Singh, and R. Garg, “Real -time smart attendance system using face recognition techniques,” Proc. 9th Int. Conf. Cloud Comput. Data Sci. Eng. Conflu. 2019 , pp. 522 – 525, 2019, doi: 10.1109/CONFLUENCE.2019.8776934.
2. N.  T.  Son et  al. ,  “Implementing  CCTV -based  attendance  taking  support  system  using  deep  face recognition:  A  case  study  at  FPT  polytechnic  college,” Symmetry  (Basel). ,  vol.  12,  no.  2,  2020,  doi: 10.3390/sym12020307.
3. A.  Ahmad,  A.  Paul,  M.  M.  Rathore,  and  H.  Chang,  “Smart  cyber  society:  Integration  of  capillary devices with high usability based on Cyber- Physical System,” Futur. Gener. Comput. Syst. , vol. 56, no. 2016, pp. 493 – 503, 2016, doi: 10.1016/j.future.2015.08.004.
4. L. Ribeiro, “Cyber - physical production systems’ design challenges,” IEEE Int. Symp. Ind. Electron. , pp. 1189 – 1194, 2017, doi: 10.1109/ISIE.2017.8001414.
5. A. D. Rocha, P. Lima-Monteiro, M. Parreira- Rocha, and J. Barata, “Artificial immune systems based multi- agent architecture to perform distributed diagnosis,” J. Intell. Manuf. , vol. 30, no. 4, pp. 2025 – 2037, 2019, doi: 10.1007/s10845-017-1370-y.
6. Y. H. Son, K. T. Park, D. Lee, S. W. Jeon, and S. Do Noh, “Digital twin– based cyber-physical system for automotive body production lines,” Int. J. Adv. Manuf. Technol. , vol. 115, no. 1 – 2, pp. 291 – 310, 2021, doi: 10.1007/s00170-021-07183-3.
7. A. Vinay, A. Lokesh, V. R. Kamath, K. N. B. Murty, and S. Natarajan, Enhancement of Degraded CCTV Footage for Forensic Analysis , vol. 1165. Springer Singapore, 2021. doi: 10.1007/978-981-15-5113-0_50.
8. R.  D.  Hefni  Al-Fahsi,  A.  Patar  Jiwandono  Pardosi,  K.  A.  Winanta,  T.  Kirana,  O.  F.  Suryani,  and  I. Ardiyanto, “Laboratory Attendance Dashboard Website Based on Face Recognition System,” IES 2019 - Int. Electron. Symp. Role Techno-Intelligence Creat. an Open Energy Syst. Towar. Energy Democr. Proc. , pp. 19 – 23, 2019, doi: 10.1109/ELECSYM.2019.8901615.
9. S.  Bahri  and  H.  Kusindaryadi,  “Rancang  Bangun  Pemantauan  Absensi  Mahasiswa  dengan Menggunakan Sidik Wajah secara Simultan Melalui CCTV Ruang Kelas,” Resist. (elektRonika kEndali Telekomun. tenaga List. kOmputeR) , vol. 3, no. 1, p. 37, 2020, doi: 10.24853/resistor.3.1.37-44.
©  2019  oleh  penulis.  Dikirim  untuk  kemungkinan  publikasi  akses  terbuka  di  bawah syarat dan ketentuan lisensi Creative Commons Attribution (CC BY)
(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).