Vol. 8 No. 1, Juni, 2024, Hal. 46-55 DOI: 10.29408/edumatic.v8i1.25207

## Sistem Presensi Pendeteksi Wajah menggunakan Metode Modified Region Convolutional Neural Network dan PCA
Renaldi Valentino Talumepa 1 , Donny Anggara Putra 1, * , Hari Soetanto 1
1 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur, Indonesia
* Correspondence: 2111601254@student.budiluhur.ac.id

## Copyright : © 2024 by the authors
Received: 27 Januari 2024 | Revised: 16 Februari 2024 | Accepted: 10 Maret 2024 | Published: 20 Juni 2024

## Abstrak
Presensi adalah sebuah kegiatan pengambilan data guna mengetahui jumlah kehadiran pada suatu acara atau  kegiatan.  Demi  meningkatkan  efektifitas  dan  efisiensi  waktu  menjadi  penting,  sehingga  perlu adanya presensi yang berbasis kecerdasan buatan dengan cara pendeteksi wajah. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem presensi pendeteksi wajah menggunakan metode modified region convolutional neural  network  (MR-CNN)  dan  principal  component  analysis  (PCA).  Jenis  penelitian  ini  adalah penelitian pengembangan dengan menerapkan konsep citra digital berbasis face recognition. Penelitian ini merneapkan metode dalam deep learning, yaitu MR-CNN melalui media kamera untuk mengambil citra  dan  proses  ekstraksi  menggunakan  metode  PCA  untuk  mengurangi  resolusi  citra.  Citra  yang mencakup  berbagai  individu  yang  ingin  dikenali  akan  disimpan  dan  kemudian  digunakan  sebagai dataset.  Dari  dataset  tersebut  Model  MR-CNN  dilakukan  pelatihan  dengan  data  latih.  Hasil  temuan kami berupa sistem absensi pendekteksi wajah berbasis web. Dimana hasil perhitungan pada sistem ini memiliki nilai akurasi sebesar 96,1%, sehingga dapat digunakan dengan baik untuk identifikasi wajah, dan dapat digunakan di SMK Bhakti Anindya.
Kata kunci: presensi; kecerdasan buatan; pengenalan wajah; mr-cnn; pca

## Abstract
Attendance is an activity to collect data to find out the number of attendances at an event or activity. In order  to  increase  effectiveness  and  time  efficiency  is  important,  it  is  necessary  to  have  an  artificial intelligence-based  presence  by  means  of  face  detection.  This  study  aims  to  create  a  face  detection attendance  system  using  modified  region  convolutional  neural  network  (MR-CNN)  and  principal component  analysis  (PCA)  methods.  This  type  of  research  is  development  research  by  applying  the concept of digital image based on face recognition. This research applies a method in deep learning, namely  MR-CNN  through  camera  media  to  take  images  and  the  extraction  process  using  the  PCA method to reduce image resolution. Images that include various individuals who want to be recognized are stored and then used as datasets. From the dataset, the MR-CNN model was trained with training data.  Our  findings  are  in  the  form  of  a  web-based  facial  short-attendance  system.  Where  are  the calculation  results  in  this  system  has  an  accuracy  value  of  96.1%,  so  it  can  be  used  well  for  facial identification, and can be used at SMK Bhakti Anindya.
Keywords: attendance; artificial intelligence; face recognition; mr-cnn; pca

## PENDAHULUAN
Presensi adalah sebuah kegiatan pengambilan data guna  mengetahui jumlah kehadiran pada suatu acara atau kegiatan (Affandi & Rizaldi, 2020; Pratama et al., 2021). Setiap kegiatan yang membutuhkan informasi mengenai peserta tentu akan melakukan absensi. Hal ini juga terjadi pada proses belajar. SMK Bhakti Anindya adalah salah satu sekolah yang hingga saat ini  masih  menggunakan  masih  menggunakan  metode  pengambilan  presensi  dengan  cara
konvensional, dengan melakukan pendataan presensi individu per individu secara manual atau tulis tangan. dalam penerapan sistem absensi ini terdapat beberapa hal yang menjadi kendala, yaitu diantaranya adalah keefektifan dan efisiensi waktu dan proses pengabsenan.
Presensi juga dimaknai sebagai proses mendata kehadiran atau laporan kegiatan di suatu institusi yang telah disusun agar dapat digunakan (Magriyanti & Mustofa, 2020; Nuraeni et al., 2023)  atau  dimanfaatkan  ketika  pihak  yang  berkepentingan  memerlukan  dan  mencari  data tersebut (Rozi et al., 2023). Dalam dunia pendidikan, pengenalan wajah adalah cara manual yang dilakukan guru dalam mengenali siswanya saat proses presensi, sebelum kegiatan belajar mengajar  berlangsung.  Umumnya  presensi  tersebut  dilakukan  menngunakan  pendekatan konvensional  dengan  mencatat  kehadiran  siswa,  dengan  memanggil  nama  masing-masing siswa ataupun meminta siswa untuk menandatangi daftar hadir yang telah disediakan. Namun, menggunakan cara konvensional kurang efisien dan bisa memicu kecurangan siswa (Liana et al.,  2023).  Hal  ini  juga  akan  memakan  waktu  dan  berdampak  pada  efektifitas  proses pembelajaran.
Teknologi  yang  diterapkan  dalam  membangun  sistem  presensi ini  adalah citra  digital. Dimana  citra  digital  ini  adalah  representasi  visual  dari  objek  atau  informasi  dalam  bentuk digital. Ini bisa mencakup gambar, video, grafik komputer, animasi, dan berbagai bentuk media visual lainnya yang diciptakan, disimpan, diproses, dan ditampilkan menggunakan teknologi digital (Satria et al., 2021; Tubagus et al., 2021).
Aplikasi  atau  sistem  persensi  telah  dikembangkan  dengan  menggunakan  Teknologi Informasi,  seperti  yang  dilakukan  oleh  (Akbar  et  al.,  2020;  Megawati  &  Mulyana,  2023; Rintjap et al., 2014) telah mengembangkan aplikasi presensi dengan menggunakan sidik jari. Dimana  temuan  mereka  menggunakan  metode  waterfall  tetapi  belum  memiliki  kemampuan membaca  sidik  jari  yang  baik  dan  dikarenakan  keterbatasan  pada  hardware  atau  mesin absensinya, sehingga implementasinya kurang optoal.
Berdasarkan  beberapa  kajian  tentang  kekurangan  dan  permasalahan  penggunaan  dari metode persensi, kami melakukan penelitian untuk membantu staff tata usaha dan guru piket dalam  kegiatan  presesnsi  siswa  SMK  Bhakti  Anindya.  Proses  kegiatan  presensi  berbasis pengenalan wajah ( Face Recognition ) ini akan menerapkan salah satu metode dalam domain deep learning, yang disebut Modified Region Convolutional Neural Network (MR-CNN) yang digunakan untuk memproses gambar wajah siswa dan mengidentifikasi ciri-ciri penting yang digunakan  untuk  mengenali  siswa.  Metode  ini  juga  dapat  melakukan  pembelajaran  mesin ( machine  learning )  (Indra  et  al.,  2023;  Pratama  et  al.,  2024;  Sibirtsev  et  al.,  2023)  untuk kompresi gambar untuk memisahkan objek, karakter, dan latar belakang dari yang lain dalam gambar  (Pratiwi,  2023),  menyesuaikan  parameter  kuantisasi  agar  memberikan  peningkatan dalam  melakukan  ekstraksi  tingkat  dan  kualitas  gambar  (Akram  et  al.,  2023;  Maliki  & Febriansyah, 2023; Nurmaini et al., 2020).
Menurut (Park et al., 2017),  tentang Image Compression based on MR-CNN (Modified Region Convolutional Neural Network). Penelitian mereka mengusulkan pemrosesan gambar terkompresi  berdasarkan  pada  metode Modified  Region  Convolutional  Neural  Network (MRCNN) metode. Unit pengekstraksi objek dapat mengklasifikasikan masing-masing wilayah yang dimodifikasi menjadi salah satu wilayah latar belakang dan wilayah objek berdasarkan perubahan piksel (Hidayah et al., 2022; Marpaung et al., 2024) dari masing-masing set wilayah yang dimodifikasi. Algoritma ini meningkatkan 10,95% dari rasio kompresi tanpa degradasi dibandingkan  dengan  standar  JPEG,  dan  standar  HEVC.  Kemudian Principal  Component Analysis (PCA)  yang  dimana  metode  ini  dapat  mereduksi  dimensi  data  dari  gambar  wajah (Murdika  et  al.,  2021;  Sari et  al.,  2023)  sehingga  dapat  mempercepat  waktu  komputasi  dan mengurangi beban memori dalam proses pengenalan wajah (Hardjianto, 2024; Mayasari et al., 2022).
Selain itu, berdasarkan hasil temuan yang dilakukan oleh  (Hermawan, 2021) mengenai pengenalan ekpresi wajah dengan metode PCA dan CNN. Dimana tata cara PCA yang hendak digunakan  buat  pengektraksi  fitur  merupakan  tata  cara Eigenfaces sebaliknya  buat pengklasifiksian hendak memakai tata cara CNN . Bagi riset tata cara PCA sangat efisien buat sistem  pengenalan  wajah.  Sebab  tata  cara  ini  hendak  memperbesar  rasio  jarak  antar  kelas terhadap jarak intra kelas dari vektor karakteristik mereduksi ukuran.
Berdasarkan hasil temuan yagn dilakukan oleh temun sebelumnya, hanya menerapkan model  atau  metode  MR-CNN, PCA,  dan  CNN.  Pada  penelitian  kami  bertujuan  untuk menerapkan ketiga metode tersebut untuk membentuk sebuah model yang tingkat akurasinya tinggi dalam melakukan pendeteksi wajah untuk absensi siswa, agar mempermudah peroses administasi di sekolah ini (SMK Bhakti Anindya).

## METODE
Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah adalah Multi-Region Convolutional Neural  Networks  (MR-CNN) ,  dengan  metode  kompresi  gambar  untuk  memisahkan  objek, karakter, dan latar belakang dari yang lain dalam gambar menggunakan algoritma MR-CNN ini, menyesuaikan parameter kuantisasi untuk memberikan peningkatan ekstraksi tingkat dan kualitas gambar. Unit pengekstraksi objek dapat mengatur daerah-termodifikasi dalam gambar yang  diterima  dan  melakukan  pelatihan CNN pada  sebagian  daerah-termodifikasi  yang ditetapkan  untuk  mengidentifikasi  jenis  objek  yang  termasuk  dalam  bagian  daerah- termodifikasi yang ditetapkan.
Model pengenalan wajah sebagai sistem presensi siswa menggunakan metode ekstraksi fitur MR-CNN dan PCA yang dibangun menggunakan kombinasi model Face Recognition dan Face  Recognition  framework ,  menggunakan  kamera real-time yang  berfungsi  sebagai pendeteksi wajah. Tahapan proses pengenalan wajah yang akan dilakukan terdiri dari proses yang dilakukan pada akuisisi data, proses deteksi wajah, preprocessing, proses ekstraksi ciri, dan proses klasifikasi.
Pada tahap normalisasi akan digunakan kombinasi dari beberapa model pengolahan citra wajah. kami menggunakan metode cropping, mengubah ukuran, RGB-Gray, dan menggunakan pemerataan  histogram  sebagai  penyesuaian  kecerahan-kontras  untuk  mengoptimalkan pengenalan wajah. Metode preprocessing digunakan untuk meningkatkan ketajaman citra guna mengantisipasi beberapa variasi iluminasi yang biasa muncul saat pengambilan citra wajah.
Kamera  yang  digunakan  dalam  proses  deteksi  wajah  dilakukan  dengan  menggunakan deteksi wajah dari paket Opencv. Deteksi wajah dilakukan oleh kamera untuk mengambil citra wajah dari objek  yang diambil. Gambar yang diambil dari lensa kamera merupakan gambar mentah yang berisi wajah. Pada proses pendeteksian wajah ini dilakukan proses dan pencarian fitur wajah pada citra kamera, dimana pada tahap ini sistem mengenali pola sebagai wajah atau bukan. Normalisasi atau preprocessing merupakan proses yang menghasilkan citra wajah yang terdeteksi pada proses pendeteksian wajah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Dataset yang digunakan yaitu berupa foto wajah hasil tangkapan kamera dan kemudian dimasukkan  kedalam  direktori  Nomor  Induk  Siswa  (NIS)  untuk  mengelompokan  hasil tangkapan foto wajah siswa berdasarkan NIS dari siswa tersebut. Nama foto yang berada dalam direktori tersebut juga memiliki nama dengan menggunakan NIS siswa dan nomor urut foto untuk  membedakan  dengan  foto  yang  lain  pada  direktori  tersebut.  NIS  pada  nama  foto digunakan sebagai label pada dataset yang terlihat di gambar 1.
Gambar 1. Dataset
Pada  pre-processing  dataset  foto  wajah  yang  sudah  tersimpan  diubah  menjadi  grayscale. Kemudian dengan menggunakan detektor wajah (haar cascades), jika wajah  terdeteksi maka dilakukan cropping pada area wajah. Hasil akhir adalah gambar wajah yang telah dipreprocess. Dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Preprocessing dataset
Data  gambar  diterima  dalam  format  base64  dan  disimpan  dalam  variabel  imageData, sedangkan  NIS  disimpan  dalam  variabel  nis.  Selanjutnya  dilakukan  decoding  base64  dan gambar  diubah  ke  skala  abu-abu  (grayscale)  untuk  mempermudah  proses  deteksi  wajah. gambar wajah yang terdeteksi dipotong (crop) dari gambar asli menggunakan koordinat dan ukuran yang diberikan oleh bounding box. Gambar 3 menunjukan file dimana folder nis akan dibuat secara otomatis pada saat pelatihan dilakukan pada fitur aplikasi pengambilan dataset dan nama file gambar yang diambil akan otomatis sesuai dengan nama folder yang dibuat.
Gambar 3. Bounding box
Gambar 4. Interface sistem absensi pendeteksi wajah
Pada  gambar  4  merupakan  halaman  utama  dari  aplikasi  yang  berfungsi  sebagai  titik masuk untuk mengakses fitur-fitur lainnya. Pengguna akan disambut dengan dashboard yang menampilkan informasi ringkasan tentang sistem. Informasi ini mencakup jumlah data siswa yang terdaftar, status model pengenalan wajah, dan histori presensi siswa. Halaman dashboard memberikan gambaran umum tentang status dan kinerja sistem. Sementara pada gambar 5 Fitur ini memungkinkan pengguna untuk mengelola data siswa yang terdaftar dalam database Mysql. Pengguna dapat menambahkan data siswa baru dengan mengisi informasi seperti nama, nomor induk  siswa,  dan  data  pribadi  lainnya.  Selain  itu,  pengguna  juga  dapat  menghapus  atau memperbarui  data  siswa  yang  ada.  Fitur  pengelolaan  data  siswa  memberikan  fleksibilitas dalam mengatur dan memperbarui informasi siswa sesuai dengan perubahan yang terjadi.
Gambar 5. Menu tambah siswa
Gambar  5  merupakan  fitur  untuk  melakukan  presensi  siswa  berdasarkan  pengenalan wajah. Pengguna dapat mengambil gambar wajah siswa dan memasukkannya ke dalam sistem untuk  pengenalan.  Sistem  akan  menggunakan  model  MR-CNN  dan  PCA  yang  telah  dilatih untuk mengenali siswa berdasarkan gambar yang diberikan. Setelah proses pengenalan selesai, hasil  pengenalan  akan  ditampilkan.  Informasi  tentang  nis  siswa  yang  dikenali  dan  status kehadiran akan ditampilkan kepada pengguna. Fitur presensi memungkinkan pengguna untuk melakukan presensi secara cepat dan efisien berdasarkan pengenalan wajah.
Gambar 6. Hasil yang didapatkan pada saat prototipe tidak dapat mendeteksi wajah
Model MR-CNN yang dibangung  dilakukan menggunakan  data latih untuk. Model akan melalui beberapa epoch (iterasi) untuk memperbarui bobot-bobotnya berdasarkan data latih. Proses  ini  bertujuan  untuk  mengoptimalkan  performa  model  sehingga  dapat  mengenali  dan membedakan wajah dengan akurasi yang tinggi.  Gambar 7 adalah gambaran kinerja model berkembang  seiring  dengan  berjalannya  iterasi  dalam  pelatihan.  Pada  awal  iterasi,  model memiliki akurasi yang rendah sebesar 0,491667. Pada iterasi ke-2, akurasi meningkat menjadi 0,691667,  menunjukkan  bahwa  model  sedang  belajar  dan  mampu  mengklasifikasikan  data dengan lebih baik.  Peningkatan performa model berlanjut hingga mencapai puncaknya pada iterasi ke-4, dengan akurasi sebesar 0,916667. Dalam iterasi berikutnya, akurasi validasi tetap tinggi di 1,000000, sementara akurasi pelatihan tidak mengalami peningkatan yang signifikan. Hal ini mengindikasikan adanya overfitting yang kuat.
Gambar 7. Akurasi model mr-cnn
Gambar 8. Grafik loss model
Grafik loss model pada gambar  8 memberikan informasi tentang perubahan kesalahan model seiring dengan berjalannya iterasi dalam pelatihan. Pada awal iterasi, model memiliki tingkat  loss  yang  tinggi,  yaitu  0,978285.  Namun,  seiring  dengan  berjalannya  iterasi,  terjadi penurunan  yang  signifikan  dalam  loss  model.  Pada  iterasi  ke-4,  model  berhasil  mencapai tingkat loss terendah sebesar 0,299534. Hal ini menunjukkan bahwa model sedang belajar dan mampu mengurangi kesalahan dalam prediksinya. Setelah mencapai titik terendah pada iterasi ke-4, loss model tetap rendah dan stabil hingga akhir iterasi. Secara keseluruhan, grafik loss memberikan gambaran tentang penurunan kesalahan model seiring dengan berjalannya iterasi.
Hasil precision , recall ,  dan F1-score digunakan  sebagai  metrik  untuk  mengevaluasi kinerja model klasifikasi. precision mengukur akurasi model dalam mengklasifikasikan objek positif, recall digunakan untuk mengukur seberapa baik model mengidentifikasi objek positif secara keseluruhan. F1-score adalah rata-rata harmonis dari precision dan recall, memberikan gambaran keseluruhan tentang kinerja model. Nilai-nilai precision , recall , dan F1-score yang tercantum dalam tabel menunjukkan seberapa baik model melakukan klasifikasi untuk setiap kelas  yang  dievaluasi.  Semakin  tinggi  nilai precision , recall ,  dan F1-score ,  semakin  baik kinerja model dalam mengklasifikasikan data ke dalam kelas yang benar yang disajikan pada tabel 1.
Tabel 1. Tabel akurasi mr-cnn dan pca Label Precision Recall F1-Score Support Akurasi 1218090 0,92 1,00 0,96 46
96,1% 61496396 1,00 0,91 0,95 11 72308354 0,90 0,90 0,90 10 72308358 1,00 0,83 0,91 12 897889 1,00 0,97 0,99 40
Hasil  evaluasi  metode  MR-CNN  dan  PCA  menunjukkan  bahwa  model  tersebut memiliki kinerja yang baik dengan nilai precision , recall , dan F1-score yang bervariasi untuk setiap kelas yang dievaluasi. bervariasi untuk setiap kelas menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan yang baik untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan objek secara akurat dan memperoleh nilai akurasi sebesar 96,1%.
Tabel 2. Tabel akurasi cnn Label Precision Recall F1-Score Support Akurasi 1218090 0,92 1,00
0,96
46
94,9%
61496396 1,00 0,91 0,95 11 72308354 0,90 0,90 0,90 10 72308358 1,00 0,83 0,91 12 897889 1,00 0,97 0,99 40
Pada  tabel  2  adalah  hasil  evaluasi  dari  metode  CNN  sebagai  metode  pembanding, menunjukkan bahwa model mencapai presisi yang tinggi untuk sebagian besar kelas. Terdapat variasi  dalam  kinerja  model  di  antara  kelas-kelas  yang  dievaluasi.  Beberapa  kelas menunjukkan precision , recall ,  dan F1-score yang  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  kelas lainnya. Hal ini dapat menjadi area yang perlu diperhatikan untuk meningkatkan kinerja model dalam  mengklasifikasikan  objek  untuk  melakukan  klasifikasi  kelas,  dan  memperoleh  nilai akurasi sebesar 94,9%.

## Pembahasan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  akurasi  yang  telah  dilakukan,  hasil  penelitian  dengan menggunakan  metode  MR-CNN  dan  PCA  memiliki  akurasi  sekitar  96,1%.  Penelitian  ini menunjukan bahwa akurasi model dipengaruhi oleh preprocessing data dan reduksi dimensi citra  dengan  PCA.  Preprocessing  data  dilakukan  untuk  meningkatkan  kinerja  model  dalam melakukan pelatihan model MR-CNN. Dari temuan penelitian ini pada proses pre-processing dataset dan reduksi dimensi citra dengan PCA untuk menguji kinerja model sehingga model dapat melakukan prediksi dengan lebih efisien. Hasil pengujian ini dapat dijadikan dasar untuk pengembangan lebih lanjut pada sistem informasi yang memanfaatkan model identifikasi citra wajah. Selain itu, MR-CNN memungkinkan untuk deteksi objek yang lebih baik karena model ini  dapat  memperhatikan  dan  menggabungkan  informasi  dari  berbagai  bagian  atau  region dalam sebuah gambar. Hal ini memungkinkan model untuk lebih sensitif terhadap objek yang mungkin  muncul  dalam  berbagai  posisi  atau  skala.  Dengan  memperhatikan  berbagai  region dalam gambar, MR-CNN dapat secara efektif mengatasi variasi skala objek. Ini berarti model ini  dapat  mendeteksi  objek  dalam  berbagai  ukuran  tanpa  harus  mengandalkan  proses  pra- pemrosesan yang rumit.
Model MR-CNN juga dapat menangani objek yang tumpang tindih dengan baik. Dengan memperhatikan  berbagai  region  dalam  gambar,  model  ini  dapat  membedakan  antara  objek yang  berdekatan  dan  mengidentifikasi  batas  objek  dengan  lebih  akurat. Meskipun memperhatikan berbagai region dalam gambar, MR-CNN tetap dapat menggunakan sumber daya  komputasi  secara  efisien.  Ini  karena  model  ini  dapat  fokus  pada  region-region  yang relevan  dan  mengabaikan  region-region  yang  tidak  penting,  sehingga  mengurangi  beban komputasi secara keseluruhan.
Pada temuan sebelumnya sebelumnya yang menghasilkan akurasi dalam identifikasi dan klasifikasi  wajah  oleh  (Yusuf  et al.,  2019).  Hasil  temuan  mereka adalah  menghasilkan  nilai akurasi terbaik sebesar 86,4% dengan menggunakan model CNN dan dataset yang diperoleh dari  Extended  Cohn-Kanade  Dataset  (CK+)  dengan  total  gambar  yang  digunakan  sebanyak 327 gambar. Sementara itu,  selanjutnya oleh (Astuti et al., 2019) untuk pengenalan ekspresi wajah  dengan  menggunakan  CNN  dan  PCA.  Dengan  menggunakan  PCA,  menghasilkan efektifitas  untuk  sistem  pengenalan  wajah.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  membuktikan keberhasilan  dalam  implementasi  data  sebagai  upaya  untuk  meningkatkan kinerja model. Berdasarkan hasil temuan sebelumnya hanya menggunakan model CNN dan PCA. Sedangkan temuan kami memberikan hasil akurasi terbaik dengan menerapkan model MR-CNN dan PCA dalam melakukan citra digital untuk mendeteksi wajah dalam membangun aplikasi atau sistem absesnsi  pendeteksi  wajah.  Sehingga  dengan  adanya  temuan  ini  dapat  digunakan  dan dimanfaatkan pihak terkait untuk memudahkan peroses administasi seperti absensi yang lebih efisien dan tidak memakan banyak waktu.

## SIMPULAN
Penelitian  ini  menggunakan  MR-CNN  untuk  memproses  gambar  wajah  dan mengidentifikasi  ciri-ciri  penting  yang  digunakan  untuk  mengenali  siswa,  dengan  bantuan metode  PCA  yang  dapat  mereduksi  dimensi  dan  mempercepat  waktu  komputasi.  Efisiensi model MR-CCN, dengan hasil akurasi dan waktu proses yang lebih baik. Upaya seperti pre- processing data, normalisasi nilai piksel, dan transformasi data citra juga berdampak pada hasil kinerja model. Implikasinya memberikan kemudahan pada proses belajar mengajar sehingga waktu lebih kondusif untuk membahas pelajaran dan juga pengembangan sistem identifikasi wajah untuk presensi yang lebih unggul. Dengan mengutamakan hasil akurasi, penelitian ini memiliki potensi untuk mendukung identifikasi citra wajah sebagai presensi dan meningkatkan kualitas pembelajaran siswa dalam belajar.

## REFERENSI
Affandi, L., & Rizaldi, A. (2020). Sistem Presensi menggunakan NFC Smartphone Android dan Raspberry Pi (Studi Kasus Politeknik Negeri Malang). Jurnal Informatika Polinema , 6 (3), 75–82. https://doi.org/10.33795/jip.v6i3.299
Akbar,  A.  L.,  Fatichah,  C.,  &  Saikhu,  A.  (2020).  Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Metode Deep  Neural  Networks  Dengan  Perpaduan  Metode  Discrete  Wavelet  Transform, Stationary Wavelet Transform, Dan Discrete Cosine Transform. JUTI J. Ilm. Teknol. Inf , 18 (2), 158–170. https://doi.org/10.12962/j24068535.v18i2.a1000
Akram, A., Rashid, J., Jaffar, M. A., Faheem, M., & Amin, R. ul.  (2023). Segmentation and classification of skin lesions using hybrid deep learning method in the Internet of Medical Things. Skin Research and Technology , 29 (11), e13524. https://doi.org/10.1111/srt.13524 Astuti,  D.  L.  Z.,  Samsuryadi,  S.,  &  Rini,  D.  P.  (2019).  Real-time  classification  of  facial expressions  using  a  principal  component  analysis  and  convolutional  neural  network. Sinergi , 23 (3), 239–244. https://doi.org/10.22441/sinergi.2019.3.008
Hardjianto,  M.  (2024).  Pengenalan  Wajah  Secara  Realtime  Menggunakan  Adaboost  Viola- Jones  dan  2D  DWT-PCA  dengan  Struktur  Index  KNN-KD  Tree. Decode:  Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi , 4 (1), 154–166.
Hermawan,  E.  (2021).  Klasifikasi  Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Masker  atau  Tidak Dengan  Mengimplementasikan  Metode  CNN  (Convolutional  Neural  Network). Jurnal Industri Kreatif Dan Informatika Series (JIKIS) , 1 (1), 33–43.
Hidayah, M., Irfansyah, A. N. I., & Purwanto, D. (2022). Deteksi Objek Pada Mobil Otonom dengan  Kamera  Termal  Infra  Merah. Jurnal  Teknik  ITS , 11 (3),  A204–A209. https://doi.org/10.12962/j23373539.v11i3.94793
Indra,  D.,  Herman,  H.,  &  Budi,  F.  S.  (2023).  Implementasi  Sistem  Penghitung  Kendaraan Otomatis Berbasis Computer Vision. Komputika: Jurnal Sistem Komputer , 12 (1), 53–62. https://doi.org/10.34010/komputika.v12i1.9082
Liana, D. A., Kristianto, B., Amylia, A., Maharani, A., & Ilham, A. (2023). Sistem Presensi Mahasiswa  Menggunakan  Fitur  Deteksi  Wajah  Berbasis  Cognitive  Internet  of  Things. Jurnal Pekommas , 8 (2), 129–136. https://doi.org/10.56873/jpkm.v8i2.5277
Magriyanti, A. A., & Mustofa, Z. (2020). Implementasi Sistem Informasi Presensi Kehadiran Siswa  Menggunakan  Fingerprint  Terintegrasi  dengan  SMS  Gateway. Jurnal  Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 11 (1), 56–66.
Maliki,  I.,  &  Febriansyah,  A.  (2023).  Implementation  of  Convolutional  Neural  Network– Extreme Learning Machine for Handwriting Recognition of Sundanese Script. 2023 9th International  Conference  on  Signal  Processing  and  Intelligent  Systems  (ICSPIS) ,  1–4. https://doi.org/10.1109/ICSPIS59665.2023.10402761
Marpaung, F., Khairina, N., Muliono, R., Muhathir, M., & Susilawati, S. (2024). Klasifikasi Daun  Teh  Siap  Panen  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  Arsitektur Mobilenetv2. Jurnal Teknoinfo , 18 (1), 215–225.
Mayasari,  M.,  Mulyana,  D.  I.,  &  Yel,  M.  B.  (2022).  Komparasi  klasifikasi  jenis  tanaman rimpang menggunakan principal component analiysis, support vector machine, k-nearest neighbor dan decision tree. JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) , 6 (2), 644–655. Megawati, M., & Mulyana, D. I. (2023). Optimasi Deteksi Wajah Hijab Dengan Menggunakan Data Augmentation dan Metode Convolutional Neural Network (CNN). JUSTE (Journal of Science and Technology) , 3 (2), 99–110.
Murdika, U., Alif, M., & Mulyani, Y. (2021). Identifikasi Kualitas Buah Tomat dengan Metode PCA  (Principal  Component  Analysis)  dan  Backpropagation. Electrician:  Jurnal Rekayasa Dan
Teknologi Elektro , 15 (3), 175–180.
https://doi.org/10.51135/justevol3issue2page99-110
Nuraeni, R., Fitri, S., & Riki, C. (2023). Implementasi MVC (Model View Controller) Pada
Perancangan Aplikasi Presensi Berbasis Web (Preparasi)(Studi Kasus SMK Nurul Fitri). PRODUKTIF: Jurnal Ilmiah Pendidikan Teknologi Informasi , 7 (2), 671–681.
Nurmaini, S., Rachmatullah, M. N., Sapitri, A. I., Darmawahyuni, A., Jovandy, A., Firdaus, F., Tutuko,  B.,  &  Passarella,  R.  (2020).  Accurate  detection  of  septal  defects  with  fetal ultrasonography  images  using  deep  learning-based  multiclass  instance  segmentation. IEEE Access , 8 , 196160–196174. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3034367
Park, S., Choi, B. G., Oh, K.-I., Kim, S. E., Lee, J. H., Lee, J. J., & Kang, S. W. (2017). Image compression based on MR-CNN (modified region convolutional neural network). 2017 International SoC Design Conference (ISOCC) , 292–293.
https://doi.org/10.1109/ISOCC.2017.8368901
Pratama,  A.  P.,  Yasin,  V.,  &  Sianipar,  A.  Z.  (2021).  Perancangan  aplikasi  sistem  presensi karyawan berbasis web di PT. PWS Reinsurance Broker Indonesia. Jurnal Widya , 2 (2), 115–128.
Pratama,  N.,  Liebenlito,  M.,  &  Irene,  Y.  (2024).  Perbandingan  Model  Klasifikasi  Transfer Learning  Convolutional  Neural  Network  Tumor  Otak  menggunakan  Citra  Magnetic Resonance  Imaging. Jurnal  Sehat  Indonesia  (JUSINDO) , 6 (01),  308–318. https://doi.org/10.54593/awl.v2i2.24
Pratiwi, A. O. C. (2023). Klasifikasi Jenis Anggur Berdasarkan Bentuk Daun Menggunakan Convolutional  Neural  Network  Dan  K-Nearest  Neighbor. Jurnal  Ilmiah  Teknik Informatika Dan Komunikasi , 3 (2), 201–224. https://doi.org/10.55606/juitik.v3i2.535 Rintjap,  A.  S.,  Sompie,  S.  R.  U.  A.,  &  Lantang,  O.  (2014).  Aplikasi  absensi  siswa menggunakan  sidik  jari  di  Sekolah  Menengah  Atas  Negeri  9  Manado. Jurnal  Teknik Elektro Dan Komputer , 3 (3), 1–5.
Rozi,  F.,  Restiawan,  P.,  &  Sukmana,  F.  (2023).  Rancang  Bangun  Sistem  Presensi  Siswa Menggunakan  Sensor  RFID  dan  Website  Berbasis  PHP  &  MYSQL. JIMP-Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan , 7 (3), 115–119. https://doi.org/10.51213/jimp.v7i3.737 Sari, I. P., Ramadhani, F., Satria, A., & Apdilah, D. (2023). Implementasi Pengolahan Citra Digital dalam Pengenalan Wajah menggunakan Algoritma PCA dan Viola Jones. Hello World Jurnal Ilmu Komputer , 2 (3), 146–157. https://doi.org/10.56211/helloworld.v2i3.346
Satria,  A.  F.,  Adam,  R.  I.,  &  Carudin,  C.  (2021).  Analisis  Digital  Watermarking  untuk Otentikasi pada Citra Manipulasi Menggunakan Metode Least Significant Bit. Edumatic:
Jurnal Pendidikan Informatika , 5 (2), 204–213.
https://doi.org/10.29408/edumatic.v5i2.3901
Sibirtsev, S., Zhai, S., Neufang, M., Seiler, J., & Jupke, A. (2023). Mask R-CNN based droplet detection  in  liquid–liquid  systems,  Part  2:  Methodology  for  determining  training  and image  processing  parameter  values  improving  droplet  detection  accuracy. Chemical Engineering Journal , 473 , 144826. https://doi.org/10.1016/j.cej.2023.144826
Tubagus, A. S., Mahdi, R. S., Rizal, A., & Suharso, A. (2021). Analisis Perbandingan Teknik Video Codec H. 264/AVC, H. 265/HEVC, VP9 dan AV1. Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika , 5 (2), 187–195. https://doi.org/10.29408/edumatic.v5i2.3850
Yusuf,  A.,  Wihandika,  R.  C.,  &  Dewi,  C.  (2019).  Klasifikasi  emosi  berdasarkan  ciri  wajah menggunakan convolutional neural network. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 3 (11), 10595–10604.