## PENERAPAN ALGORITMA FISHERFACES UNTUK PENGENALAN WAJAH PADA SISTEM KEHADIRAN MAHASISWA BERBASIS ANDROID
Rendy Rian Chrisna Putra 1 , Fransiskus Panca Juniawan 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika STMIK Atma Luhur Email: rendyriancp@atmaluhur.ac.id 1 , fransiskus.pj@atmaluhur.ac.id 2

## ABSTRAK
STMIK Atma Luhur Pangkalpinang merupakan sekolah tinggi pertama dan satu- satunya di Provinsi Kep. Bangka Belitung dalam bidang Teknologi Informasi. Kehadiran mahasiswa  merupakan  salah  satu  aspek  yang  akan  ditingkatkan  karena  menjadi  faktor penilaian  bagi  dosen.  Kondisi  yang  berjalan  saat  ini,  kehadiran  mahasiswa  diketahui dengan  melakukan  tanda  tangan  pada  buku  kehadiran.  Kekurangan  yang  dirasakan selama  ini  adalah  seringkali  mahasiswa  melakukan  tindakan  kecurangan  dengan menandatangi kolom kehadiran temannya yang tidak masuk, serta terjadinya human error saat staff memasukkan data kehadiran mahasiswa ke database. Pada era teknologi mobile yg  berkembang  saat  ini,  dengan  memanfaatkan  teknologi  dapat  membantu  aktivitas manual  menjadi  terkomputerisasi.  Kehadiran  mahasiswa  yang  tadinya  secara  manual dapat  diganti  dengan  sistem  terkomputerisasi  yaitu  dengan  biometrik  pengenalan  wajah dengan  menggunakan  smartphone  berbasis  android.  Pengenalan  wajah  bertujuan  untuk meminimalkan tindakan kecurangan dan menghindari kesalahan entry ke dalam database. Algoritma  yang  digunakan  yaitu  local  binary  pattern  (LBP)  cascade  untuk  mendeteksi wajah  dan  algoritma  fisherfaces  untuk  pengenalan  wajah.  Pengujian  dilakukan  dengan teknik Black Box. Dari pengujian dengan menggunakan 15 wajah sample menghasilkan akurasi sebesar 93,33%. Hasil yang didapatkan adalah dengan adanya pengenalan wajah pada  sistem  kehadiran  mahasiswa  ini  dapat  membantu  mengatasi  kecurangan  yang selama ini terjadi dan mengatasi kesalahan entry ke dalam database yang dilakukan oleh staff.
Kata kunci: Fisherfaces , Linear Discriminant Analysis , Pengenalan wajah

## ABSTRACT
STMIK  Atma  Luhur  Pangkalpinang  is  the  only  one  college  in  Bangka  Belitung Province in Information Technology area. Student’s attendance is one of the aspects that will be improved as a assessment for lecturers. During this time, the student’s presence known by doing their signature on the attendance book. The weakness that occurs is the students often doing fraud by signing false signature for their friends who did not come,
also human error when staff enter student attendance data to the database. In the era of mobile  technology  that  developed  at  this  time,  by  making  use  of  technology  could  help manual activity became computerized. The manually presence students system’s can be changed  to  computerized  system,  that  is  the  biometric  face  recognition  using  android based. Face recognition aims to minimize fraud actions and avoid mistakes entry into the database.  The  algorithm  used  is  local  binary  pattern  (LBP)  for  face  detection  and fisherfaces algorithms for face recognition. Testing is doing by using the Black Box. The test  using  15 sample  face and  produces 93.33%  accuracy.The  results  obtained  that this system can help decrease the fraud that had been going on and resolve errors entry into a database that is do by the staff.
Keywords: Fisherfaces, Linear Discriminant Analysis, Face Recognition

## PENDAHULUAN
STMIK  Atma  Luhur  Pangkalpinang  merupakan  sekolah  tinggi  pertama dan satu-satunya di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung dalam bidang Teknologi Informasi.  STMIK Atma  Luhur berkomitmen untuk  meningkatkan  kualitas baik dalam  mutu  pendidikan  maupun  sarana  prasarana.  Salah  satu  aspek  yang ditingkatkan  yaitu  kehadiran  mahasiswa.  Kehadiran  merupakan  salah  satu  aspek yang  menjadi  penilaian  bagi  mahasiswa.  Selama  ini,  kehadiran  mahasiswa diketahui dengan melakukan tanda tangan pada buku kehadiran. Kekurangan yang dirasakan selama ini adalah seringkali mahasiswa melakukan tindakan kecurangan dengan menandatangani  kolom kehadiran temannya  yang tidak masuk atau lebih dikenal dengan tindakan titip absen.
Pada  era  saat  ini,  pemanfaatan  teknologi  yang  sedang  berkembang  dapat membantu aktivitas manual menjadi terkomputerisasi. Kehadiran mahasiswa yang tadinya secara manual dapat diganti dengan sistem terkomputerisasi yaitu dengan biometrik.  Sistem  biometrik  merupakan  teknologi  pengenalan  diri  dengan menggunakan bagian tubuh atau perilaku manusia, contohnya menggunakan sidik jari,  tanda  tangan,  DNA,  telinga,  wajah,  gaya  berjalan,  geometri  tangan,  gaya penekanan tombol, bau, telapak tangan, retina, suara, gigi, dan bibir (Putra, 2009). Dengan  menggunakan  sistem  pengenalan  biometrik  ini  dapat  meningkatkan keamanan sistem dan mengenali target secara cepat dan tepat.
Pengenalan  wajah  telah  menjadi  topik  sistem  biometrik  yang  banyak diteliti  dalam  sepuluh  tahun  terakhir  (Grgic  and  Delac,  2005).  Kelebihan  sistem pengenalan  wajah  yaitu  dapat  mengenali  secara  tepat  walaupun  wajah  tersebut mengalami  luka,  atau  tumbuh  kumis  dan  jenggot.  Ada  beberapa  algoritma  yang dapat digunakan untuk sistem pengenalan wajah yaitu eigenfaces dan fisherfaces. Penelitian  pengenalan  wajah  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma eigenfaces  mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  88%  (Rizki,  dkk,  2015).  Penelitian sebelumnya juga pernah  melakukan perbandingan eigenfaces dengan fisherfaces dan  menghasilkan  algoritma  fisherfaces  memiliki  error  rates  lebih  kecil  dari eigenfaces  (Belhumeur  et  all,  2013).  Hasil  penelitian  sebelumnya  yang membandingkan  antara  algoritma  eigenfaces  dan  fisherfaces  menemukan  bahwa fisherfaces lebih baik dari eigenfaces (Seo, 2013)(Brooks and Gao, 2004).
Pada  era  saat  ini,  teknologi  yang  berkembang  adalah  teknologi  berbasis mobile.  Pada  Gambar  1,  hasil  survei  yang  dilakukan  menunjukkan  jumlah pengguna  teknologi  berbasis  mobile  meningkat  drastis  dibandingkan  dengan pengguna desktop (Stanley, 2015).
Gambar 1. Grafik Pengguna Teknologi
Dengan berkembangnya teknologi mobile saat ini, maka diusulkan sistem kehadiran  mahasiswa  dengan  menggunakan  pengenalan  wajah  yang  berbasis android. Pada penelitian ini, sistem pengenalan wajah untuk kehadiran mahasiswa
akan  menerapkan  algoritma  fisherfaces  studi  kasus  di  STMIK  Atma  Luhur Pangkalpinang. Pemilihan algoritma fisherfaces dikarenakan algoritma fisherfaces dapat  mengatasi  variabel-variabel  seperti  kondisi  pencahayaan,  ekspresi  wajah, dan occlusions seperti rambut dan kacamata (Fanti dkk, 2014).

## METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  adalah  metode  eksperimen. Eksperimen  dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendeteksi  dan  mengenali wajah seseorang dengan menggunakan metode LBP cascade dan fisherfaces.
Dengan  metode  ini,  wajah  seseorang  yang  menghadap  ke  kamera  pada smartphone  berbasis  android  akan  dideteksi  menggunakan  kamera  tersebut, kemudian  dari  pengambilan  gambar  wajah  tersebut,  dan  dilanjutkan  dengan proses penghitungan nilai kesamaan dari ciri-ciri wajah tersebut dengan kumpulan wajah yang ada di dalam database.
Hasil  dari  analisis  berupa  keluaran  biodata  seseorang  dengan  kemiripan yang  terdekat,  sehingga  wajah  seseorang  tersebut  dapat  dikenali,  sesuai  dengan gambar yang ada dalam database.
A. Instrumentasi
Dalam penelitian ini, instrumen yang digunakan terdiri dari dua bagian, yaitu:
1) Perangkat  keras  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah smartphone android Alcatel One Touch Flash Plus.
2) Perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk  penerapan  algoritma fisherfaces pada  sistem  pengenalan  wajah  ini  menggunakan  sistem  operasi Android serta bahasa pemrograman Java .
B. Proses Implementasi Dengan Sistem
1) Teknik Analisis Sistem
Teknik  analisa  data  yang  digunakan  adalah  teknik  deteksi  wajah menggunakan LBP cascade dan teknik pengenalahan wajah menggunakan fisherfaces .
2) Teknik Perancangan Sistem
Perancangan  dan  pengembangan  sistem  yang  akan  digunakan  dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan flowchart yang mempresentasikan gambar alur proses pengenalan wajah.
3) Teknik Pengujian Validasi Blackbox
Pengujian dilakukan dengan tujuan untuk menjamin sistem sesuai dengan hasil analisis dan perancangan serta menghasilkan satu kesimpulan apakah sistem yang dibangun sesuai dengan  yang diharapkan. Pada penelitian ini menggunakan  metode Black  Box untuk  menemukan  kesalahan  dan memastikan fungsi-fungsi di dalam
C. Langkah Penelitian
Pada  gambar  2  merupakan  gambaran  langkah-langkah  penelitian  yang digunakan dalam penelitian ini.
Gambar 2. Langkah Penelitian
D. Analisa Proses Pengenalan Wajah
Proses  pengenalan  wajah  dimulai  dari  deteksi  wajah  secara  realtime menggunakan  kamera  smartphone,  setelah  wajah  terdeteksi  capture  wajah  untuk mengambil  citra  wajah,  sebelum  dilakukan  perhitungan  fisherfaces  akan dilakukan  proses  preprocessing.  Setelah  itu  akan  dilakukan  perhitungan
fisherfaces,  selanjutnya  pencocokan  hasil  perhitungan  dengan  database  wajah yang  sebelumnya  sudah  di-training.  Hasilnya  berupa  keluaran  nim  dan  nama apabila citra wajah dikenali.
Mulai Capture Wajah Preprocessing Output data hasil klasifikasi Selesai Deteksi Wajah Perhitungan Fisherfaces Face database Image Matching
Gambar 3. Analisa Proses Pengenalan Wajah
E. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  yang  dibangun  pada  penelitian  ini  terbagi  ke  dalam  dua kelompok  alur  perancangan.  Yang  pertama  adalah  alur  memasukkan  citra  wajah ke  dalam  database  disebut  dengan  tahap  training,  dan  yang  kedua  adalah  alur perancangan sistem pengujian pengenalan citra wajah testing terhadap citra wajah yang sebelumnya di-training atau yang terdapat di dalam database. Berikut adalah alur perancangan pada tahap training :
1)  Wajah dibidik menggunakan kamera smartphone berbasis android
2)  Algoritma LBP akan mendeteksi wajah dengan membentuk detector pada area wajah
3)  Tekan tombol Capture untuk menyimpan citra wajah ke database
4)  Isi data wajah
5)  Citra wajah akan diproses terlebih dahulu dengan algoritma fisherfaces
6)  Simpan data
7)  Hasil proses disimpan ke dalam database
Selanjutnya adalah alur perancangan sistem pengujian pengenalan citra wajah testing terhadap citra wajah pada database, berikut alurnya :
1) Wajah dibidik menggunakan kamera smartphone berbasis android
2) Algoritma LBP akan mendeteksi wajah dengan membentuk detector pada area wajah
3) Tekan tombol Capture untuk memulai proses identifikasi wajah
4) Proses identifikasi wajah dengan menggunakan algoritma fisherfaces
5)  Hasil keluaran berupa wajah dikenali atau tidak
F. Flowchart Sistem
Gambar 4 adalah alur perancangan sistem pengenalan wajah untuk kehadiran mahasiswa  dengan  algoritma  fisherfaces  menggunakan  smartphone  berbasis android.
Absensi Mulai Menu Absensi Exit Selesai Menu Bantuan Menu Tentang Menu Login Admin Bantuan penggunaan sistem Tentang Sistem Login Menu Laporan Menu Tambah Data Deteksi Wajah Capture Wajah
Perhitungan fisherfaces Identifikasi Wajah Hasil Download Laporan Isi data Capture wajah Perhitungan fisherfaces Simpan data Absensi Deteksi Wajah Database Database

## Gambar 4. Diagram Alir Sistem

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil berupa data penelitian yang telah diolah dan dituangkan dalam bentuk tabel,  grafik,  foto  atau  gambar.  Pembahasan  berisi  hasil  analisis  dan  hasil penelitian yang dikaitkan dengan struktur pengetahuan yang telah mapan (tinjauan pustaka  yang  diacu  oleh  penulis),  dan  memunculkan  teori–teori  baru  atau modifikasi terhadap teori – teori yang telah ada.

## A. Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  dilakukan  berdasarkan  hasil  dari  perancangan  sistem yang  telah  dilakukan  sebelumnya.  Implementasi  sistem  yang  dimaksud  adalah proses  pembuatan  sistem  dari  tahap  perancangan  sistem  ke  tahap  coding  yang akan menghasilkan sistem yang telah dirancang sebelumnya.
1) Tampilan Awal Menu Utama
Tampilan awal menu utama dapat dilihat pada gambar 5, terdapat menu absensi, bantuan, tentang dan login admin.
Gambar 5. Tampilan Awal
2) Tampilan Halaman Admin
Pada gambar 6, setelah berhasil login maka akan ada tambahan menu laporan.
Gambar 6. Tampilan Setelah Login
3) Tampilan Tahapan Training
Pada  gambar  7  menampilkan  tampilan  pada  saat  training  wajah  atau proses penyimpanan wajah ke dalam database.
Gambar 7 Tampilan Tahapan Training
4) Tampilan Hasil Training Yang Tersimpan
Pada gambar 8 menampilkan daftar wajah yang tersimpan di database.
Gambar 8 Daftar Wajah di Database
5) Tampilan Tahapan Testing
Pada gambar 9 menampilkan tahapan testing.
Gambar 9 Tampilan Tahapan Testing
6) Tampilan Download Laporan
Gambar 10 menampilkan halaman untuk download laporan.

## Gambar 10 Tampilan Download Laporan
B. Hasil Percobaan
Berdasarkan pada percobaan sistem pengenalan wajah untuk kehadiran mahasiswa, diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 1. Hasil Percobaan No Gambar Percobaan Sudut Hadap Hasil 1 0º Berhasil
2 0º Berhasil 3
0º Berhasil 4 0º Berhasil 5
0º Berhasil
No Gambar Percobaan Sudut Hadap Hasil 6 0º Berhasil 7 0º Berhasil 8 0º Berhasil
9
0º Berhasil 10 0º Berhasil
11
0º Berhasil 12 0º Gagal 13
0º Berhasil 14 0º
Berhasil
No Gambar Percobaan Sudut Hadap Hasil 15 0º Berhasil
Pengujian  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  15  wajah sample,  sehingga  didapat  persentase  tingkat  keberhasilan  identifikasi  wajah sebagai berikut:
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒  𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 14 15 100% = 93,33%
Selain  dengan  melalukan  pengujian  dengan  wajah  yang  telah  di-training sebelumnya,  dilakukan  juga  pengujian  terhadap  wajah  yang  belum  pernah  di- training. Hasilnya adalah wajah tidak dikenali.
Gambar 11. Percobaan sample wajah tanpa training

## C. Pengujian Sistem
Pengujian  validasi  menggunakan  metode  Blackbox.  Pengujian  ini  dilakukan untuk  mengetahui  apakah  sistem  yang  dibangun  sudah  benar  dan  sesuai  dengan yang dibutuhkan.
Tabel 2. Hasil Pengujian Validasi Rancangan Proses Hasil Yang Diharapkan Hasil Memilih tombol login Menampilkan halaman login berupa username dan password OK Memilih tombol hasil tanpa login Menampilkan halaman hasil pemilihan sementara OK Memilih tombol pemilihan Menampilkan halaman daftar kandidat OK Memilih tombol kandidat Menampilkan halaman visi misi kandidat dan pemilihan OK Memilih tombol voting untuk melakukan pemilihan Menampilkan halaman pemilihan sukses yang menandakan pemilihan telah berhasil OK Memilih tombol hasil setelah login Menampilkan halaman hasil pemilihan sementara OK Memilih tombol logout Menampilkan menu logout dan kembali ke halaman utama OK

## KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisa  yang  dilakukan  terhadap  permasalahan,  rumusan masalah,  perancangan  sistem,  serta  pengujian  sistem  dari  penelitian  yang  telah dibuat, maka dapat ditarik beberapa kesimpulan, antara lain:
1) Penerapan  algoritma  fisherfaces  untuk  sistem  pengenalan  wajah  untuk kehadiran  mahasiswa  menggunakan  smartphone  berbasis  android mendapatkan hasil yang sangat baik dengan tingkat keakuratan sebesar 93,33%.
2) Sudut posisi wajah yang diambil tidak boleh melebih 45°.
3) Semakin  banyak  variasi  wajah,  tingkat  keberhasilan  dalam  identifikasi akan semakin tinggi.
4) Kamera  yang  digunakan  merupakan  faktor  yang  penting  dalam pengambilan  citra  wajah,  semakin  bagus  kamera  yang  digunakan semakin besar keakuratannya.
5) Kendala  yang  ditemui  pada  saat  pengambilan  wajah  adalah  adanya kemiripan data training yang satu dengan yang lainnya.
6) Sistem  pengenalan  wajah  untuk  kehadiran  mahasiswa  menggunakan smartphone  berbasis  Android  dapat  mencegah  terjadinya  kecurangan dalam proses pencatatan kehadiran yang dilakukan oleh mahasiswa.
7) Hasil  pengujian  pada  sistem  pengenalan  wajah  untuk  kehadiran mahasiswa  dengan  menggunakan  algoritma  fisherfaces  berbasis smartphone  android  telah  valid,  Hal  ini  telah  dibuktikan  dengan dilakukannya proses pengujian blackbox.
B. Saran
Berikut  ini  merupakan  saran  yang  dapat  digunakan  sebagai  bahan pertimbangan penelitian lebih lanjut:
1) Perlu  adanya  pengembangan  proses  normalisasi  (alignment  wajah) dengan algoritma yang lebih baik supaya wajah yang di-training dengan wajah yang ingin diprediksi memiliki normalisasi yang standar.
2) Pada  penelitian  selanjutnya,  pengujian  sistem  data  citra  wajah  untuk training maupun testing dapat menambahkan jumlah citra maupun pose citra agar didapatkan hasil yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
A. Brooks and L. Gao, “Face Recognition: Eigenface and Fisherface Performance Across  Pose,”  2004.  [Online].  Available:  http://dailyburrito.com /projects/facerecog/facerecreport.html.
D. Putra, Sistem Biometrika - Konsep Dasar, Teknik Analisa Citra, dan Tahapan Membangun Aplikasi Sistem Biometrika. Yogyakarta: Andi, 2009.
G.  Fanti,  M.  Finiasz,  G.  Friedland,  and  K.  Ramchandran,  “Toward  efficient, privacy-aware  media  classification  on  public  databases,”  Proc.  Int.  Conf. Multimed. Retr. - ICMR ’14, no. Figure 1, pp. 49–56, 2014.
M.  Grgic  and  K.  Delac,  “Face  Recognition  General  Info,”  2005.  [Online]. Available: http://www.face-rec.org/general-info/.
M.  Rizki,  B.  Irawan,  Y.  Brianorman,  and  J.  S.  Komputer,  Jurnal  Coding  Sistem Komputer  Universitas  Tanjungpura,  “METODE  EIGENFACE  PADA SISTEM ABSENSI,” vol. 03, no. 1, 2015.
M.  Stanley,  “Statistics  on  mobile  usage  and  adoption  to  inform  your  mobile marketing  strategy,”  2015.  [Online].  Available:  http://www.smartinsights .com/mobile-marketing/mobile-marketing-analytics/mobile-marketing- statistics/.
N. Seo, “EIGENFACES AND FISHERFACES,” Pattern Recognit., no. 3, pp. 2– 6.
P. N. Belhumeur, J. P. Hespanha, and D. J. Kriegman, Lecture Notes in Computer Science,  “Eigenfaces  vs.  Fisherfaces:  Recognition  Using  Class  Specific Linear Projection,” J. Chem. Inf. Model., vol. 53, pp. 1689–1699, 2013.