1355 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1355-1369 E- ISSN 2503-2933

## Implementasi Sistem Absensi Siswa Berbasis Deteksi Wajah, Warna Dan Logo Seragam
Asrul 1 , Fitri Arnia 2 , dan Khairul Munadi 3 1,2,3 Program Studi Magister Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh e-mail: * 1 asrul-elektro06@yahoo.co.id, 2 f.arnia@unsyiah.ac.id

## Abstrak
Seragam merupakan salah satu faktor penting dalam meningkatkan kedisiplinan siswa. Permasalahan saat ini adalah absensi untuk meningkatkan kedisiplinan siswa dan pengecekan seragam  masih  dilakukan  secara  manual.  Pada  penelitian  sebelumnya  sistem  absensi  hanya mengenali wajah yang bermaksud tidak dapat mendeteksi warna seragam yang digunakan oleh siswa dan juga logo yang merupakan identitas dari seragam siswa tersebut, kemudian mereka dapat  dengan  bebas  menggunakan  seragam  apapun  saat  memasuki  kelas.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengupdate  sistem  pencatat  waktu  manual  ke  dalam  komputer  dengan mendeteksi  bagian  wajah,  warna  dan  logo  seragam.  Wajah-wajah  yang  sebelumnya  telah didaftarkan  dan  disimpan  di  database  akan  digunakan  oleh  kamera  untuk  mendeteksi  wajah- wajah  tersebut  kemudian  dibandingkan  dengan  wajah-wajah  yang  ada  di  database  dan keseragaman pengenalan warna dan logo. Metode yang digunakan untuk penelitian ini adalah metode ViolaJones, yaitu mendeteksi fitur wajah. Sedangkan untuk mendeteksi warna seragam digunakan  metode  ambang  batas  warna  RGB  dan  untuk  mendeteksi  logo  seragam menggunakan  algoritma  pencocokan  pola.  Hasil  terbaik  diperoleh  dari  pengujian  dengan parameter jarak 50 cm dengan tingkat akurasi 92,9%. Waktu pengambilan gambar adalah 2,2 detik dengan kamera 2 MP.
Kata kunci : :: : Adaboost, Cascade Classifier dan Haar Like Feature, viola Jones. Eigenface

## Abstract
Uniform  is  one  of  the  driving  factors  to  improve  student  discipline.  The  current problem  is  that  checking  uniforms  and  attendance  to  improve  student  discipline  is  still  done manually. In previous studies, the attendance system only detected the face, which means that it was  not  able  to  detect the uniform  color  used  by  students  and  also  the logo  as the  identity  of student  uniforms.  Thus,  they  could  freely  use  any  uniform  when  entering  the  classroom.  This study  aims  to  update  the  manual  attendance  system  to  the  computer  by  detecting  facial  parts and  uniform  colors  and  logos.  Faces  that  have  been  previously  recorded  and  stored  in  a database are then used to detect faces which are then compared with faces in the database and recognize uniform colors and logos. The method used for this research is the ViolaJones method which functions to detect facial parts. Meanwhile, the RGB color Thresholding method is used to  detect  a  uniform  color,  and    the  Template  Matching  Algorithm  is  used  to  detect  a  uniform logo.  The  best  results  are  obtained  from  testing  with  a  distance  parameter  of  50  cm  and  an accuracy level of 92.9%. The time required is 2.2 seconds using a 2 MP camera.
Keywords : :: : Adaboost, Cascade Classifier and Haar Like Feature, Viola Jones. Eigenface
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1355-1369 E-ISSN 2503-2933 1356

## 1. PENDAHULUAN
Disiplin  adalah  sikap  yang  baik  untuk  mengikuti  dan  mengikuti  aturan  yang  berlaku, bagi  siswa  sikap  ini  merupakan  suatu  keharusan  di  sekolah.  Pihak  sekolah  hendaknya menerapkan kebijakan untuk menegakkan disiplin siswa dan salah satu caranya adalah dengan mengenakan seragam sekolah. Siswa wajib memakai seragam sekolah sesuai dengan jadwal dan peraturan yang berlaku. Penggunaan seragam merupakan salah satu bentuk pembelajaran yang memungkinkan  siswa  untuk  disiplin  di  lingkungan  sekolah.  Tentu  saja,  melatih  siswa  untuk disiplin  bukanlah  hal  yang  mudah.  Dengan  obligasi  terpadu,  siswa  dapat  dididik  untuk mendisiplinkan  menggunakan  seragam  tergantung  pada  waktu  mereka.  Misalnya,  ketika  siswa memasuki  laboratorium,  mereka  harus  menggunakan  pakaian  praktis.  Seragam  laboratorium yang  sebenarnya  sangat  penting,  di  mana  itu  adalah  persyaratan  khusus  untuk  keselamatan kegiatan magang, sehingga siswa diharuskan menggunakan seragam nyata. Era terkini disiplin disiplin  yang  menggunakan  seragam  selalu  diselesaikan  dengan  secara  manual,  tanpa menggunakan  layanan  teknologi  untuk  mengenali  apakah  siswa  menggunakan  seragam  atau tidak.  Proses  otomatisasi  telah  digunakan  saat  ini  untuk  meningkatkan  disiplin  sebagai partisipasi  partisipasi.  Sistem  ini  dapat  digunakan  dalam  beberapa  cara,  mengenali  sidik  jari, RFID, dan wajah.
Penelitian  tentang  desain  sistem  presensi  menggunakan  pengenalan  wajah  juga  telah dipelajari  sebelumnya.  Dalam  penelitian  [1],  sistem  absensi  otomatis  berdasarkan  teknik pengenalan wajah terbukti menghemat waktu dan mencapai sistem  yang lebih baik, yang juga dapat  digunakan  untuk  Mengidentifikasi  orang  yang  tidak  dikenal.  Pendeteksian  kehadiran siswa  dilakukan  secara  otomatis  dengan  sistem  pengenalan  wajah  yang  dilakukan  dengan metode Principal Components Analysis (PCA) setelah wajah dikenali akan disimpan pada data fasilitas  [2].  Studi  pengenalan  wajah  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  Adaptive Augmentation,  yang  menghasilkan  tingkat  deteksi  real-time  yang  lebih  cepat  dibandingkan dengan  pendekatan  sebelumnya  [3].  Mencari  proses  deteksi  wajah  menggunakan  mode  umum yang dikembangkan oleh Volajones adalah HAAR - fitur, terintegrasi - gambar, adaptif dan air terjun  [4].  Hasilnya  dapat  meningkatkan  efisiensinya,  bahkan  jika  mereka  selalu  terdeteksi wajah  palsu.  Pencarian  untuk  deteksi  kulit  gambar  berwarna  dilakukan  dengan  menggunakan ambang batas pada komponen RGB dengan metode ini yang  mampu  mendeteksi kulit gambar pengujian  dengan  akurasi  [5].  Sekali,  deteksi  glaukoma  juga  digunakan  oleh  metode  ambang yang ditujukan pada kelompok kacamata optik dan cakram optik dan fitur-fitur yang diekstraksi seperti potongan harga disk [6].
Berdasarkan  beberapa  penelitian  sebelumnya,  dalam  deteksi  wajah,  masih  ada kelemahan yang tidak dilengkapi dengan modul deteksi warna yang seragam dan logo seragam, karena  keduanya  merupakan  identitas  dari  aplikasi  seragam  tanpa  deteksi,  tentu  saja, peningkatan identitas akan menurun [7]. Kekurangan dari sistem ini jika diterapkan di sekolah adalah  setiap  siswa  dapat  masuk  ke  dalam  ruangan  meskipun  tidak  menggunakan  seragam sekolah  atau  siswa  dapat  menggunakan  seragam  dengan  warna  yang  sama  tanpa  dilampirkan logo seragam. , hal-hal seperti itu tidak dianjurkan dalam suatu lingkungan,  karena melanggar salah  satu  aturan  disiplin  yang  berlaku  [8].  Implementasi  yang  diusulkan  ini,  selain  deteksi wajah,  menambahkan  logo  seragam  dan  objek  warna  pakaian  ke  kemampuan  deteksinya. Dengan adanya sistem ini diharapkan tingkat identifikasi dapat lebih baik karena sistem absensi ini  memungkinkan  siswa  untuk  memasuki  ruangan  jika  wajah  seragam,  warna  baju  dan  logo sesuai dengan kriteria yang sudah ada di sistem.
Dalam  penelitian  ini,  sistem  diimplementasikan  dengan  pemrograman  Java menggunakan alat Eclipse Integrated Development Environment (IDE) dan paket perpustakaan OpenCV.  Deteksi  wajah  menggunakan  metode  violajones  dan  deteksi  warna  menggunakan
1357 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1355-1369 E-ISSN 2503-2933
metode  RGB  Threshold.  Sistem  ini  diimplementasikan  menggunakan  parameter  jarak  untuk mengukur tingkat akurasi, jarak yang digunakan adalah 50 cm, 100 cm dan 200 cm.
2. METODE PENELITIAN mulai Masukan kamera Pengenalan Wajah, Pengenalan Warna dan Pengenalan Logo Dikenali Wajah  dan Dikenali Warna dan Dikenali Logo Absen Selesai Database Ya Tidak Notifikasi
Gambar 1. Alur Sistem Absensi Siswa
Sistem absensi siswa dimulai dengan input gambar kamera beresolusi 2 MP dan 12 MP. Citra  masukan  tersebut  kemudian  dijalankan  melalui  proses  pengenalan  wajah untuk  ekstraksi ciri  menggunakan  viola  jones.  Kemudian  lakukan  pendeteksian  warna  yang  seragam  dengan ambang nilai RGB. Juga, deteksi logo dengan metode pemetaan pola. Nilai fitur deteksi wajah, warna  solid,  dan  logo  dicocokkan  dengan  nilai  database  [9].  Jika  ketiga  nilai  karakteristik tersebut  cocok,  maka  sistem  akan  melakukan  absensi  dan  mengeluarkan  notifikasi  tentang absensi  siswa.  Namun  jika  ada  nilai  karakteristik  yang  tidak  sesuai  maka  sistem  akan menampilkan pesan yang tidak diketahui. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 1.
Dalam penelitian ini dilakukan dua metode, yaitu untuk mendeteksi citra wajah dengan violajones, sedangkan untuk pengenalan wajah dengan menggunakan metode metode eigenface.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1355-1369 E-ISSN 2503-2933 1358

## 3.1 Persiapan Database
Langkah  selanjutnya  dalam  penelitian  ini  adalah  mempersiapkan  database.  Basis  data yang  dibutuhkan  untuk  penelitian  ini  berupa  126  gambar  wajah  yang  disimpan  dalam  sebuah folder  bernama  “foto”  [10].  Proses  pengambilan  citra  wajah  dapat  dilihat  pada  Gambar  2, seperti hasil capture pada Gambar 3.
Gambar 2. Alur Proses Record Wajah

## Gambar 3. Citra Wajah 9 Sisi

## 3.2 Pengenalan Wajah
Wajah  dibawa  ke  kamera  secara  bertahap  pada  jarak  yang  telah  ditentukan  dengan menandai  batas.  Langkah  pertama  dari  proses ini adalah  menjiplak  area  wajah dari full image yang  diambil  oleh  kamera.  Setelah  deteksi  wajah,  potong  atau  rapikan  area  wajah  saja. Tujuannya adalah untuk mempersingkat waktu deteksi. Pustaka OpenCV berisi fungsi ROI dari gambar cvset untuk memotong area yang diinginkan [11].
Tahap  selanjutnya  adalah  ekstraksi  fitur,  yang  dilakukan  untuk  mengumpulkan  fitur wajah  yang  terdeteksi  menggunakan  Haar  Cascade  dan  mengklasifikasikan  atau membandingkan fitur citra wajah dengan titik data citra wajah di database. Jumlah citra wajah dalam database adalah 126 dengan rincian 1 siswa, setiap siswa dapat merekam hingga 9 wajah, masing-masing  gambar  memiliki  ukuran  125  x  150.  Pada  hasil  kecocokan  antara  guratan gambar pada dataset dan fitur citra masukan, sistem akan menampilkan kemiripan wajah beserta informasi nama wajah. Nama yang muncul dari citra wajah yang terdeteksi muncul karena siswa memasukkan  data  profil  saat  perekaman  selesai.  Wajah  yang  terdaftar  terhubung  dengan  ID pada  profil  siswa  yang  diisi,  sehingga  ketika  pengenalan  wajah  berhasil,  akan  ditampilkan informasi nama dan kelas.
1359 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1355-1369 E-ISSN 2503-2933
Asrul, et., al [Implementasi Sistem Absensi Siswa Berbasis Deteksi Wajah, Warna Dan Logo Seragam]

## Gambar 4. Pendeteksian Wajah

## 3.3 Proses Pendeteksian Warna
Deteksi  warna  dilakukan  dengan  metode  RGB  thresholding,  warna  yang  terdeteksi adalah  warna  seragam  pupil  (bagian  hijau).  Citra  masukan  yang  digunakan  adalah  citra  siswa dalam  format  warna  Merah,  Hijau,  Biru  (RGB).  Gambar  RGB  kemudian  di-threshold  untuk rentang  warna  RGB  minimum  (29,  110,  63)  dan  maksimum  (99,  195,  100).  Rentang  ini diperoleh  dari  citra  seragam  siswa,  sehingga  akan  diperoleh  citra  biner.  Sistem  pendeteksi  ini akan  menampilkan  pesan  “anda  tidak  memakai  seragam  latihan”  jika  warna  seragam  tidak terdeteksi  dan  sebaliknya  jika  pendeteksian  warna  berhasil  maka  akan  muncul  pesan  “anda sedang  menggunakan  seragam  latihan”  [12].  Gambar  menunjukkan  warna  seragam  sekolah yang perlu dikenali oleh sistem, dan proses pendeteksian warna dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Proses Pendeteksian Warna
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1355-1369 E-ISSN 2503-2933 1360
(a) (b)
Gambar 6 (a) Citra Masukan RGB, (b) Citra Hasil Thresholding

## 3.4 Proses Deteksi Logo
Langkah  selanjutnya  adalah  mendeteksi  logo  seragam  yang  digunakan  sebagai parameter  tambahan  untuk  mengidentifikasi  identitas  siswa  saat  absen.  Proses  pendeteksian logo  menggunakan  metode  pattern  matching  yaitu  suatu  metode  untuk  mendeteksi  bagian- bagian  kecil  dari  suatu  citra,  tentunya  metode  ini  sangat  berguna  dalam  penelitian  ini  karena dapat  menemukan  logo  yang  merupakan  bagian-bagian  kecil  dari  citra  'seragam'  [13].  Logo seragam  dalam  penelitian  ini  disebut  sebagai  model  (referensi)  template  dari  gambar  yang terkait dengan model fitur yang dimasukkan saat bergabung.
Gambar 7. Logo Seragam Siswa
Gambar  diatas  merupakan  gambar  logo  yang  digunakan  sebagai  contoh  gambar  untuk disimpan  di  database.  Metode  model matching akan  mencocokan  setiap  bagian  citra  dengan citra  yang  menjadi  model  (referensi),  yaitu  unified  logo,  kemudian  citra  masukan  akan dibandingkan  dengan  fitur  citra  model.  Model,  selanjutnya  akan  dicari  kemiripannya menggunakan metode. Pencocokan fitur citra menghasilkan tingkat kemiripan yang tinggi yang menunjukkan bahwa pengenalan citra yang dikenali merupakan salah satu citra sampel.
Pre-processing,  untuk  memudahkan  pengolahan  citra,  dilakukan  pra-proses  citra database dan citra masukan yaitu konversi RGB Grayscale , cropping citra sesuai ukuran sampel yang  diinginkan,  dan  citra  hasil  konversi  dikonversi  ke  grayscale  menggunakan  metode threshold [14].
Tentang  pencocokan  pola,  sekarang  gambar  pra-olahan  akan  diekstraksi  untuk menemukan  karakteristik  atau  karakteristik  template  logo  yang  seragam,  sehingga  sekarang gambar  logo  memiliki  karakteristik  dan  disimpan  dalam  database  [15].  Gambar  input  yang
1361 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1355-1369 E-ISSN 2503-2933
diambil  oleh  kamera  webcam  juga  akan  diambil  fiturnya,  sekarang  kedua  gambar  tersebut memiliki fitur tersebut.
Matching ,  langkah  ini  merupakan  langkah  terakhir  dimana  pattern  matching  akan mencari  posisi  pola  yang  sesuai  pada  suatu  citra  dengan  cara  mencocokan  dua  objek  hasil ekstraksi menggunakan euclidean distance yaitu dengan menghitung jarak terdekat kedua fitur jika  hasil  perhitungan  mendekati  nol,  jika  tidak,  gambarnya  mirip  dengan  pola  logo  terpadu [16].

## Algoritma absensi berdasarkan wajah, warna seragam dan logo
1 Input video
% inisiasi data
2 Membaca database
3
4 Deteksi wajah Pengenalan wajah sesuai database
5 Deteksi warna seragam sekolah
6 Deteksi dan pengenalan logo sesuai database
% memastikan absensi siswa
7 Jika wajah dikenali dan warna seragam sesuai dan logo sesuai maka
8 Absen siswa = hadir
9 Akhir
Gambar 8. Algoritma Absensi Siswa Berdasarkan Wajah, Warna Seragam dan Logo

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 2.1   Perancangan Model Sistem
Pada  tahap  pertama  siswa  berdiri  di  depan  kamera  pada  jarak  yang  telah  ditentukan. Setelah itu sistem absensi waktu ini melakukan pengenalan yaitu pertama mengenali wajah yang sesuai  dengan  citra  wajah  yang  ada  di  database,  kedua  mengenali  warna  seragam  sesuai parameter  yang  telah  ditentukan  dan  yang  ketiga  mendeteksi  logo  pada  seragam.  Terdapat  3 keluaran pada sistem ini yaitu absensi berhasil jika pengenalan wajah berhasil, warna dan logo seragam, waktu, identitas akan tersimpan dan akan muncul warna hijau pada bagian notifikasi form  mendeteksi  kehadiran.  Selain  itu,  wajah  dikenali  tetapi  warna  solid  atau  logo  tidak dikenali, waktu, identitas akan dicatat dan kuning akan muncul di bagian pesan formulir deteksi kehadiran.  Dan jika  wajah tidak  dikenali  maka  akan muncul  warna  merah  di bagian  notifikasi form  deteksi  kehadiran.  Hasil  perancangan  sistem  ketepatan  waktu  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 8.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1355-1369 E-ISSN 2503-2933 1362
Kamera Siswa Jarak Jam dan Tanggal Foto Biodata Notifikasi Form
Pendeteksian
Absensi

## Gambar 9. Hasil Rancangan Sistem

## 2.2   Hasil Sistem Kehadiran
Studi  kehadiran  otomatis  dengan  pengenalan  wajah,  warna  dan  logo  seragam  ini dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa  metode.  Untuk  pendeteksian  wajah  menggunakan metode Viola Jones, thresholding digunakan untuk mendeteksi warna yang seragam dan pattern machining  untuk  menemukan  fitur  logo.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  dua  kamera  yaitu kamera  2  megapiksel  dan  12  megapiksel  pada  jarak  50  cm,  100  cm  dan  200  cm,  serta menghitung  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  pengenalan  pupil.  Penelitian  ini  dilakukan  pada  1 siswa.

## 2.2.1 Uji Kamera 2 MP
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pada jarak 50 cm, hingga 13 siswa menerima pengenalan wajah (WJ). Adapun warna (WR) seragam yang diakui maksimal 1 siswa dan logo (LG) 1 siswa. Pada jarak 100 cm, 10 siswa mengenali wajah (WJ). Untuk warna (WR) seragam yang  diakui  maksimal  1  siswa  dan  logo  (LG)  untuk  0  siswa.  Pada  jarak  200  cm  wajah  (WJ) terdeteksi dengan maksimal 5 siswa. Untuk warna seragam yang dikenali (WR) untuk maksimal 10 siswa dan logo (LG) untuk maksimal 0 siswa. Untuk lebih jelasnya lihat Tabel 2.
Tabel 1. Data Pengujian Menggunakan Kamera 2 MP
No Nama Siswa JK 50 cm 100 cm 200 cm WJ WR LG WJ WR LG WJ WR LG 1 Muhammad Bany L x x x x 2 J Chairunnisa Alwi P x x x 3 Cut Putri Handayani P x x 4 Diva Ananda Putri P x x x x 5 Muhammad Haikal L x x x 6 M Rianzah Mubin L x x x 7 M Ikram Muhan L x x x
1363 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1355-1369 E-ISSN 2503-2933
8 Munawir L x x x 9 Ryan Maulana L x x x 10  Tarmizi L x x x 11  M Yafi Azka L x x x 12  Mamonto L x x x x 13  M Seulanga Putri P x x x 14  Misbahul Munir L x x x x x Total Deteksi 13 14 14 10 14 0 5 10 0

## 2.2.2 Uji Kamera 12 MP
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pada jarak 50 cm, wajah (WJ) dikenali hingga 13 siswa. Adapun warna (WR) seragam yang diakui maksimal 1 siswa dan logo (LG) 1 siswa. Pada jarak 100 cm, wajah (WJ) dikenali hingga 13 siswa. Adapun warna (WR) seragam  yang diakui maksimal 1 siswa dan logo (LG) untuk 5 siswa. Pada jarak 200 cm, 6 siswa mengenali wajah (WJ). Untuk warna seragam yang dikenali (WR) untuk maksimal 10 siswa dan logo (LG) untuk maksimal 0 siswa. Untuk lebih jelasnya lihat Tabel 3.
Tabel 2. Data Pengujian Menggunakan Kamera 12 MP
No Nama Siswa JK 50 cm 100 cm 200 cm WJ WR LG WJ WR LG WJ WR LG 1 Muhammad Bany L x x 2 J Chairunnisa Alwi P x x 3 Cut Putri Handayani P x 4 Diva Ananda Putri P x x x x 5 Muhammad Haikal L x x x 6 M Rianzah Mubin L x x 7 M Ikram Muhan L x x x 8 Munawir L x x 9 Ryan Maulana L x x 10 Tarmizi L x x x 11 M Yafi Azka L x x x 12 Mamonto L x x x x x 13 M Seulanga Putri P x x x 14 Misbahul Munir L x x Total Deteksi 13 14 14 13 14 5 6 10 0
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1355-1369 E-ISSN 2503-2933 1364

## 2.3 Pembahasan Sistem Kehadiran
Penelitian  menggunakan  kamera  2MP  pada  jarak  50cm  menunjukkan  akurasi  deteksi wajah  92,9%,  akurasi  deteksi  warna  seragam  100n,  akurasi  deteksi  logo  100%.  Pada  jarak 100cm menunjukkan akurasi deteksi wajah 71, %, akurasi pengenalan warna seragam 100, dan akurasi deteksi logo 0%. Pada jarak 200cm menunjukkan akurasi deteksi wajah 35,7%, akurasi pengenalan  warna  seragam  71,  dan  akurasi  pengenalan  logo  0%.  Tabel  menunjukkan  tingkat akurasi pada kamera 2 MP.
Tabel 3. Data Akurasi dari Pengujian
Dengan Kamera 2 MP Jarak Akurasi (%) Wajah Warna Logo 50 cm 92,9 100 100 100 cm 71,4 100 0 200 cm 35,7 71,4 0
Saat menggunakan kamera pengenalan wajah 2 MP, akurasi turun dari 92,9% pada 50 cm  menjadi  71,  %  pada  100  cm  dan  35,7%  pada  200  cm.  Pengenalan  warna  dengan  akurasi 100% pada 50cm dan 100cm, pengurangan 71, % pada 200cm. Pengenalan logo dengan akurasi 100%  pada  jarak  50cm  hingga  0%  pada  jarak  100cm  dan  200cm.  Untuk  tingkat  akurasi  yang lebih jelas berdasarkan jarak, lihat Gambar 9.
Gambar 10. Akurasi Pengenalan Berbasis Jarak dari Kamera 2 MP
Penelitian menggunakan kamera 12 MP pada jarak 50 cm menunjukkan bahwa tingkat akurasi deteksi wajah adalah 92,9%, akurasi konfirmasi keseragaman warna adalah 100 akurasi deteksi  logo  adalah  100%  .  Pada  jarak  100cm  menunjukkan  akurasi  deteksi  wajah  92,9%, akurasi  pengenalan  warna  seragam  100n,  dan  akurasi  deteksi  logo  35,7%.  Pada  jarak  200cm menunjukkan  akurasi  deteksi  wajah  sebesar  2,9%,  akurasi  pengenalan  warna  seragam  sebesar
0 20 40 60 80 100 120 50 cm 100 cm 200 cm A kur as i (% ) Jarak Kamera Terhadap Objek
1365 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1355-1369 E-ISSN 2503-2933
71, dan akurasi pengenalan logo sebesar 0%. Tabel 5 menunjukkan tingkat akurasi pada kamera 12 MP.
Tabel 4. Data Akurasi dari Pengujian Menggunakan Kamera 12 MP Jarak Akurasi (%) Wajah Warna Logo 50 cm 92,9 100 100 100 cm 92,9 100 35,7 200 cm 42,9 71,4 0
Saat menggunakan kamera 12 MP, akurasi pengenalan wajah adalah 92,9% pada jarak 50  cm  dan  100  cm  dan  turun  menjadi  2,9%  pada  jarak  200  cm.  Pengenalan  warna  dengan akurasi 100% pada 50cm dan 100cm, pengurangan 71, % pada 200cm. Pengenalan logo dengan akurasi 100% pada 50 cm turun 35,7% pada 100 cm dan turun menjadi 0% pada 200 cm. Untuk tingkat akurasi yang lebih jelas berdasarkan jarak, lihat Gambar 10.
Gambar 11. Akurasi Pengenalan Berbasis Jarak Menggunakan Kamera 12 MP
Setelah memasukkan algoritma presensi dengan 3 parameter yaitu deteksi wajah, warna seragam dan logo, data yang dihasilkan ditunjukkan pada Tabel 6.
0 20 40 60 80 100 120 50 cm 100 cm 200 cm A kur as i (% ) Jarak Kamera Terhadap Objek
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1355-1369 E-ISSN 2503-2933 1366
Tabel 5. Hasil Pengujian No Nama Siswa Nilai Deteksi Absensi 2 MP Nilai Deteksi Absensi 12 MP 50 cm 100 cm 200 cm 50 cm 100 cm 200 cm 1 Muhammad Bany 1 0 0 1 1 0 2 Juwi Chairunnisa Alwi 1 0 0 1 1 0 3 Cut Putri Handayani 1 0 0 1 1 0 4 Diva Ananda Putri 1 0 0 1 0 0 5 Muhammad Haikal 1 0 0 1 0 0 6 M Rianzah Mubin 1 0 0 1 1 0 7 M Ikram Muhan 1 0 0 1 0 0 8 Munawir 1 0 0 1 1 0 9 Ryan Maulana 1 0 0 1 1 0 10 Tarmizi 1 0 0 1 0 0 11 Muhammad Yafi Azka 1 0 0 1 0 0 12 Mamonto 1 0 0 0 0 0 13 Meisya Seulanga Putri 1 0 0 1 0 0 14 Misbahul Munir 0 0 0 1 1 0 Total Deteksi 13 0 0 13 7 0
Performa akurasi sistem penunjuk waktu menggunakan kamera 2 MP pada jarak 50 cm adalah  92,9%.  Terjadi  penurunan  yang  signifikan  pada  jarak  100  cm  dan  200  cm,  yaitu  0%. Menggunakan kamera 12 MP menunjukkan bahwa akurasi pengoperasian sistem penunjuk pada jarak 50 cm adalah 92,9%. Terjadi pengurangan pada jarak 100 cm atau 50% dan pada jarak 200 cm atau 0%. Penjelasan lebih lanjut dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 6. Data Perbandingan Akurasi Sistem Berbasis Jarak Kamera Jarak 50 cm 100 cm 200 cm Akurasi 2 MP 92,90% 0% 0% Akurasi 12 MP 92,90% 50% 0%
Evaluasi  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  sistem  absensi  meliputi  pengenalan  wajah, warna seragam dan logo untuk kamera 2 MP pada jarak 50 cm adalah 2,2 detik, pada jarak 100 cm 2, detik dan pada jarak 200 cm 3 detik. Pada kamera 12 MP pada 50 cm adalah 2,7 detik, pada 100 cm 3 detik, dan pada 200 cm adalah ,1 detik. Untuk lebih jelasnya lihat Gambar 11.
1367 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1355-1369 E-ISSN 2503-2933
Gambar 12. Waktu yang Diperlukan Untuk Sistem Kehadiran
Melihat akurasi dan performa kedua kamera, hasilnya menunjukkan akurasi yang sama pada jarak 50 cm tetapi pada kamera 12 MP waktu yang dibutuhkan diatur lebih lama. Pada 100 cm, akurasi turun dari 0% pada kamera 2 MP menjadi 50% pada kamera 12 MP. Pada 200cm, penskalaan yang benar pada kedua kamera adalah nol, dan dibutuhkan waktu lebih lama untuk kamera  12MP.  Sehingga  menggunakan  kamera  2MP  lebih  hemat  dan  efektif pada jarak  50cm dengan akurasi 92,9%. Penelitian tentang sistem ketepatan waktu ini diharapkan dapat dijadikan sebagai langkah awal dalam penerapan ketepatan waktu di ruang praktik.

## 4. KESIMPULAN
Salah satu faktor untuk menilai tingkat kedisiplinan siswa di sekolah adalah penggunaan seragam.  Saat  ini  permasalahan  di  lembaga  pendidikan  mengenai  pengendalian  siswa menggunakan  seragam  masih  dilakukan  secara  manual.  Dulu,  penelusuran  yang  dilakukan dengan sistem absensi otomatis hanya dilakukan untuk pengenalan wajah, artinya setiap siswa yang  masuk  ke  ruang  praktik  selalu  diperiksa  secara  manual  untuk  melihat  apakah  mereka mengenakan  seragam  atau  tidak.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengupdate  sistem  absensi manual  menjadi  otomatis  dengan  peningkatan  pengenalan  berupa  kombinasi  wajah,  warna seragam dan logo sebagai identitas mahasiswa.
Pada tahap pertama, wajah seorang siswa terdaftar di database, kemudian kamera yang ditempatkan  pada  jarak  yang  telah  ditentukan  melakukan  pengenalan  wajah,  warna  dan  logo seragam  untuk  setiap  siswa  yang  masuk  ke  jurusan  pelatihan.  Viola  Jones  merupakan  metode yang digunakan dalam penelitian ini untuk pendeteksian wajah, dilanjutkan dengan pengenalan warna seragam menggunakan metode RGB thresholding dan algoritma pattern machining untuk pengenalan logo.
Pada penelitian ini, hasil akurasi terbaik dengan kamera 2 MP adalah 92,9 detik, waktu pemotretan 2,2 detik, sedangkan untuk kamera 12 MP akurasi terbaik pada jarak 50 cm adalah 92,9%, namun waktu yang dibutuhkan lebih lama, yaitu 2,7 detik.
0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 50 cm 100 cm 200 cm D et ik Jarak Kamera Terhadap Objek Kamera 2 MP
Kamera 12 MP
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1355-1369 E-ISSN 2503-2933 1368
5. SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dalam  penelitian  ini,  diharapkan  pada  penelitian  berikutnya dapat dikembangkan hasil record dapat langsung dikoneksikan ke website dan semua guru dan kepala  sekolah  serta  seluruh  administrasi  sekolah  dapat  melihat  langsung  siswa  yang  tidak hadir, selanjutnya implementasi ini dapat diterapkan ke seluruh wilayah perkantoran lainnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  seluruh  team  dari  Universitas  Syiah  Kuala yang telah memberi dukungan dan bantuan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   C. S dan M. V. Raghunadh, “Automated Attendence Management System Based On Face Recognition Algoritthms,” Dalam IEEE , 2013.
[2]   M. G. K, Balaji dan S. B , “Implementation of Automated Attendance System,” Scientific & Engineering Research, Vol. VI, No. 3, pp. 30-33, 2015.
[3]   P.  Viola  dan M. Jones, “Rapid  Object  Detection  Using  A  Boosted  Cascade of Simple,” Dalam IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , -, 2001.
[4]   M.  Chaudhari,  S.  Sondur  dan  G.  Vanjare, “A  Review  On  Face  Detection  and  Study  of Viola  Jones  Method,” International  Journal  of  Computer  Trends  and  Technology (IJCTT), Vol. 25, No. 1, pp. 54-61, 2015.
[5]   R. M. Jusoh, N. Hamzah, M. H. Marhaban dan N. M. A. A. , “Skin Detection Based on Thresholding  in  RGB,” IEEE Symposium  on  Industrial  Electronics  and  Applications , Penang, Malaysia, 2010.
[6]   N. Noorl, N. Khalid dan N. Ariff, “ Optic Cup and Disc Color Channel Multithresholding Segmentation,” Dalam International  Conference  on  Control  System,  Computing  and Engineering , Malaysia, 2013.
[7]   E. B. Setiawan dan B. Kurniawan, “Perancangan Sistem Absensi Kehadiran Perkuliahan Dengan  Menggunakan  Radio  Frequency  Identification  (RFId),” Jurnal  CoreIT, Vol.  1, No. 2460, pp. 45-49, 2015.
[8]   B.  I.  Y.  B.  Muhammad  Rizzki  Muliawan ,  “Implementasi  Pengenalan  Wajah  Dengan Metode  Eigenface  pada  Sistem  Absensi,” Sistem  Komputer  Untan , Vol.  III,  pp.  41-50, 2015.
[9]   W. Y. Wai, S. M. Tahir dan Y. C. Chang, “GPU Acceleration of Real Time Viola-Jones Face,” Dalam International  Conference  on  Control  System,  Computing  and Engineering ,, Malaysia, 2015.
1369 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1355-1369 E-ISSN 2503-2933
[10]   M.  D.  Putro,  T.  B.  Adji  dan  B.  Winduratna, “Sistem  Deteksi  Wajah  Dengan Menggunakan,” Dalam Science, Engineering and Technology , Yoyakarta, 2012.
[11]   W. Ge, C. Han dan W. Quan, “Human Face Detection In Complex Background Based On Adaboost  Algorithm  and  Ycbcr  Skin  Color  Model,” Dalam International  Conference Control System Computer , -, 2016.
[12]   H. A. Kardile, “Face Recognition Using PCA and Eigen Face Approach,” International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET), Vol. 4, No. 12, pp. 460-463, 2017.
[13]   A.  B.  Sukmaarta,  D.  Syauqy  dan  T., “Sistem  Pendeteksi  Jenis  Buah ManggaMenggunakan Metode Template Matching,” Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vol. 2, No. 12, pp. 6679-6687, 2018.
[14]  A.  Suharso, “Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Metode  Viola-Jones  dan  Eigenface Dengan  Variasi  Posisi  Wajah  Berbasis  Webcam,” Dalam TechnoXplore ,  Jawa  Barat, 2016.
[15]   R. Brunelli, Template Matching Techniques in Computer Vision , -: Wiley, 2009
[16]   P. Irgens, C. Baderl, T. Lé, D. Saxen dan C. A., “An efficient and Cost Effective FPGA Based  Implementation,”  Electrical  and  Computer  Engineering ,  Marquette  University, USA, 2017.