Rifky Kurniawan (2022) Penerapan Metode Eigenface untuk Pengenalan Citra Wajah pada Sistem Absensi, (7) 10. Doi: 10.36418/syntax-literate.v7i10.13208
E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 10, Oktober 2022

## PENERAPAN  METODE  EIGENFACE  UNTUK  PENGENALAN  CITRA  WAJAH PADA SISTEM ABSENSI

## Rifky Kurniawan
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Indo Daya Suvana, Indonesia E-mail: rifky.kurniawan.mti@ids.ac.id

## Abstrak
Sistem  absensi  merupakan  hal  yang  paling    penting  didalam  perusahaan  ataupun instansi  pendidikan. Sistem  absensi  telah dikembangkan oleh banyak peneliti, untuk memudahkan dalam mengolah data absensi. Salah satunya absensi menggunakan citra wajah. Pengolahan citra wajah menggunakan komputer dan kamera. Proses pengolahan tersebut  dengan    cara  menangkap  wajah  pengguna  dan  akan  tersimpan  di database .
Kemudian akan dibandingkan dengan wajah yang tersimpan. Dimana pada proses ini pengenalan  dapat  mengenali  wajah  terlepas  dari background yang  digunakan  oleh pengguna. Oleh karena itu, untuk mendukung sistem ini perlu menggunakan metode eigenface .  Metode eigenface adalah  kumpulan  dari eigenvector dengan  melakukan ekstraksi  ciri.  Metode  memiliki  prinsip  dengan  mengambil  data  unik  wajah  dari pengguna. Dengan adanya sistem ini maka akan meminimalisir keterlambatan, bolos dan  tidak  dapat  melakukan  kecurangan  untuk  digantikan  saat  absen.  Sehingga karyawan  akan  menjadi  disiplin  dan  perusahaan  atau  instansi  pendidikan  akan mencapai targetnya. Hasil pengujian sistem dapat disimpulkan nilai akurasi dengan rata –  rata  93%  dengan  menggunakan  metode  eigenface  dipengaruhi  oleh  jarak, pencahayaan dan objek wajah yang tertutupi.
Kata kunci: Sistem Absensi, Citra Wajah, Metode Eigenface

## Abstract
The  attendance  system  is  the  most  important  thing  in  companies  or  educational institutions. The attendance system has been developed by many researchers, to make it easier to process attendance data. One of them is attendance using facial imagery. Facial image processing using a computer and camera. The processing process is by capturing the user's face and will be stored in the database. Then it will be compared with the saved face. Where in this process recognition can recognize faces regardless
of the background used by the user. Therefore, to support this system it is necessary to use  the  eigenface  method.  The  eigenface  method  is  a  collection  of  eigenvectors  by performing characteristic extraction.  The method  has the principle of  taking unique face  data  from  the  user.  With  this  system,  it  will  minimize  delays,  skip  classes  and cannot cheat to be replaced when absent. So that employees will become disciplined and the company or educational institution will achieve its target. The results of system testing can be concluded accuracy values with an average of 93% using the eigenface method influenced by distance, lighting and face objects covered.
Keywords: Attendance System, Face Image, Eigenface Method.

## Pendahuluan
Sistem absensi sudah banyak digunakan pada perusahaan – perusahaan dan instansi bidang  pendidikan  sebagai  pencatatan  kehadiran  (Darmansah  et  al.,  2021).  Salah  satunya yaitu Yayasan Pengembangan Anak Indonesia (YPAI) biMBA AIUEO menerapkan sistem absensi  sebagai  hal  yang  penting.  Pencatatan  kehadiran  dilakukan  untuk  mengetahui kedisiplinan  karyawan  dalam  bekerja  dan  sebagai  penentu  besar  atau  kecilnya  karyawan dalam mendapatkan imbalan  (Hardiansyah  et  al., 2018). Selain itu sistem absensi  ini juga dapat membantu divisi personalia dalam menghitung jumlah kehadiran dari masing – masing karyawan, terutama saat  mendekati tanggal  gajian. Data  – data  yang diperoleh dari sistem absensi berupa waktu kedatangan dan waktu kepulangan karyawan di YPAI biMBA AIUEO.
Prosedur absensi YPAI biMBA AIUEO yang diterapkan selama adanya pandemi atau corona  virus, untuk  karyawan  pasif  menggunakan fingerprint setiap  harinya  dengan mengisikan  data  diri.  Dengan  adanya  dampak  dari  pandemi,  tidak  ada  lagi  karyawan  dari biMBA pusat untuk melakukan pengambilan data – data absensi fingerprint pada setiap unit. Jumlah laporan yang masuk sesuai dengan banyaknya jumlah nama – nama karyawan yang telah melakukan absensi. Kemudian admin akan melakukan proses rekap data absen ke dalam file microsoft excel yang dijadikan sebagai data absensi karyawan. Dalam melakukan proses tersebut  admin  tidak  menghadapi  kesulitan  dalam  melakukan  rekap  data  absen  karyawan, akan tetapi waktu yang dibutuhkan saat melakukan rekap data absensi membutuhkan waktu yang  lama,  sehingga  mengganggu  efektifitas  dan  efisiensi  admin  dalam  bekerja.  Dengan sistem absensi yang masih menggunakan fingerprint dengan memerlukan bantuan orang lain dan sulit untuk memantau keadaan secara real karyawan dan melakukan perhitungan absensi tidak bisa dilakukan secara otomatis, jadi tetap manual (Rahmawati, 2020).
Sistem kehadiran yang ada saat ini perlu adanya pembaharuan ke sistem yang baru. Tentunya sistem baru akan berdampak baik untuk yayasan, dari segi efektifitas, efesiensi dan kecepatan  dalam  pengerjaannya.  Sistem  absensi  yang  dibangun  memanfaatkan  teknologi biometrik  yaitu face  recognition (Prima  &  Prabowo,  2020) . Dengan  menggunakan face recognition ini  dapat  mengurangi  interaksi  penyebaran  virus  (Arisandy  &  Rudi,  2020).
Dalam mengaplikasikan face recognition menggunakan metode eigenface dengan bantuan kamera sebagai alat untuk menangkap wajah sebagai perbandingan dengan wajah  – wajah yang lebih dulu tersimpan di database. Pengenalan wajah ini merupakan bagian pengolahan citra  dengan  bantuan  algoritma Principal  Component  Analysis yang  disesuaikan  bersama sistem  absensi  dan  akan  menjadi  menarik  apabila  di  implementasikan  karena  sistem  ini dilakukan dengan wajah.

## Tinjauan Teoritis
A. Citra
Citra merupakan imitasi benda tiga dimensi yang direpresentasikan ke dalam bentuk dua dimensi melalui kombinasi garis,titik, bentuk dan warna. Dalam bidang teknologi digital, citra adalah kombinasi dari pixel yang mengandung warna. Maka akan membentuk sebuah imitasi objek yang mengandung tekstur (Sultoni et al., 2019). Informasi dasar tersebut akan dianalisis  dan  dikenali  oleh  komputer,  agar  dapat  mengidentifikasi  peristiwa  atau  situasi tertentu.  Dalam  melakukan  pemilihan  informasi  diolah  tergantung  dari  permasalahannya yang dianalisis (Dwiparaswati & Hilmawan, 2022).

## B. Akusisi Citra Digital
Sistem akusisi citra digital adalah lingkungan yang ditangkap menggunakan sensor elektronik  yang  terbuat  dari  sensor  cahaya  CCD  (Charge-Coupe-  Device)  atau  CMOS (Complementary  Metal  Oxide  Semiconductor)  (Kirana  &  Kom,  2021).  Sensor  elektronik dapat merubah intensitas cahaya menjadi gelombang analog. Gelombang analog selanjutnya diruah menjadi sinyal digital (Dwiparaswati & Hilmawan, 2022).
Lingkungan Akusisi Menggunakan Sensor Sampling Kuantisasi Citra Lingkungan

## Gambar 1. Akusisi Citra Yang di Tangkap
Citra  atau  gambar  merupakan  dua  dimensi  yang  tersusun  dari  banyaknya pixel (Harianto, 2014). Pixel atau Picture Elements merupakan puluhan ribu atau berjuta titik yang tersusun hingga membentuk rangkaian foto digital. Citra yang tersusun ini berbentuk kotak- kotak segi empat dengan teratur bersamaan oleh susunan horizontal dan vertikal dari pixel
didalam semua bidang citra. Citra berupa suatu fungsi continue yang terdapat dibagian dua dimensi dari intensitas cahaya, dimana (x,y) melambangkan koordinat atau derajat keabuan. Citra  digital  juga  berupa array dua  dimensi  yang  bernilai  f(x,y)  setelah  dibuah  ke  dalam wujud distrik dalam koordinat citra dan kecerahannya (Dwiparaswati & Hilmawan, 2022)..
Citra  sebagai  gabungan  dari  elemen-elemen  gambar  yang  mampu  merekam  semua adegan melalui indra visual. Citra digital pada tiap-tiap elemen-elemen sering disebut sebagai elemen gambar atau pixel (Pratama, 2018). Elemen-elemen dasar tersebut dimanipulasi saat pengolahan citra dan diekploitasi lebih lanjut dalam computer. Elemen-elemen dasar  yang penting diantaranya (Dwiparaswati & Hilmawan, 2022):
1. Kecerahan untuk intensitas cahaya, kecerahan di dalam citra bukanlah intensitas yang sebenernya,  tetapi  sebenarnya  adalah  intensitas  rata-rata  dari  suatu  area  yang melingkupinnya.
2. Kontras, citra dengan kontras yang rendah dicirikan oleh sebagian besar komposisi citranya terang atau sebagian besar gelap.
3. Kontur, jika terjadi perubahan intensitas pada pixel-pixel yang bertetangga.
4. Warna, sistem visual manusia terhadap panjang gelombang cahaya yang dipantulkan oleh  objek.  Dimana  warna  merah  memiliki  gelombang  paling  tinggi,  sedangkan warna ungu ( violet ) mempunyai warna gelombang paling rendah.
5. Bentuk, memiliki instrinsik utama sebagai visual manusia. Dimana informasi objek diekstraksikan dari citra pada permulaan pra-pengolahan dan segmentasi citra.
6. Tekstur merupakan kumpulan pixel  -  pixel yang  bertetanggaan dan mengakibatkan pixel tidak dapat didefinisikan.
Agar citra dapat diproses oleh mesin komputer ada baiknya citra direpresentasikan pada bentuk numerik oleh nilai distrik. Citra sebagai fungsi malar ( continue ) dari intensitas cahaya secara matematika dapat disimpulkan pada f(x,y), yang mana : (x,y) : koordinat dalam bagian dwi warna f (x,y) : intensitas cahaya dalam titik (x,y). Nilai f(x,y) adalah perkalian dari : i(x,y) = hasil jumlah dari cahaya yang bermula dari awal nilainya direntang 0 sampai tak terhingga, r(x,y) = derajat kekuatan objek untuk melakukan pantulan cahaya, nilainya ada pada rentang 0 dan 1 seperti gambar 1.3 (Subiantoro & Sardiarinto, 2018).
Maka f(x,y)=i(x,y) . r(x,y)
Gambar 2. Pengolahan Akusisi Citra Digital

## C. Representasi Ruang Warna Citra
1. Citra Biner
Citra  biner  memiliki  dua  peluang  nilai  yaitu  1  (putih)  dan  0  (hitam)  dan dikodekan dengan 1 bit nilai. Dalam proses konversi menjadi nilai biner diterapkan pengambang  batas  ( ehreshold )  untuk  melihat  kecenderungan  suatu pixel bernilai  1 atau 0. Penerapan pengambang batas pada persamaan gambar 1.5 (Dwiparaswati & Hilmawan, 2022).
2. Citra Keabuan
Citra  keabuan  memiliki  interval  nilai  [0,255],  dimana  255  cenderung  pada warna putih dan 0 pada warna hitam yang dikodekan dengan 8 bit nilai (2⁸). Citra ini hanya memiliki satu  layer atau lapis  warna dan  dapat  dikonversikan menggunakan persamaan (Dwiparaswati & Hilmawan, 2022).
3. Citra Berwarna
Citra  berwarna  memiliki  interval  nilai  [0,255],  dimana  255  cenderung  pada warna putih dan 0 pada warna hitam. Citra berwarna memiliki nilai yang lebih besar dari pada citra grayscale karena memiliki 2 layer. Sebagai contoh adalah ciitra RGB yang memiliki 3 layer  yaitu merah ( red ), hijau ( green ) dan biru ( blue ).  Kombinasi warna tersebut dapat membentuk warna yang lain seperti kuning, ecyan, magenta dan putih.  Citra  ini  dikodekan  dengan  24  bit  nilai  (2²⁴)  (Dwiparaswati  &  Hilmawan, 2022).

## Gambar 3. Citra pada RGB

## D. Pengolahan Citra
Pengolahan  citra  adalah  teknik  untuk  mengolah  citra  dengan  memakai  komputer sebagai alat yang menjadikan citra mempunyai keunggulan yang mumpuni. Proses ini untuk memperbaharui keunggulan sebuah citra agar mudah diolah oleh mesin dan mudah diproses oleh  manusia.  Konteks  dalam  pengolahan  citra  menjadi  pengolah  citra  yang  berbasis  dua dimensi (Dwiparaswati & Hilmawan, 2022).
Untuk  memperoleh  citra  digital,  sinyal  analog  harus  menjalani  proses  digitalisasi yang terdiri dari sampling dan kuantisasi. Sampling adalah penentuan jumlah sampel pixel , seperti pada gambar berikut:

## Gambar 4. Sampling Gelombang Analog

## E. Pengenalan Wajah
Pengenalan  wajah  merupakan  salah  satu  cara  pendekatan  pengenalan  pola  untuk mengidentifikasi  wajah  seseorang  dengan  pendekatan  biometrik.  Pendekatan  ini  memiliki sifat  unik  yang  dapat  digunakan  untuk  mengenali  identitas  seseorang.  Proses  pengenalan biometrik  dibagi  menjadi  dua  karakteristik,  yaitu  sifat  fisik  dan  perilaku.  Biometrik  fisik berasal dari pengukuran dan data yang ada langsung dari bagian manusia misalnya sidik jari, pengenalan wajah, iris, retina dan tangan. Sedangkan biometrik mengacu pada terintegrasi antara  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  untuk  melakukan  proses  identifikasi  dan verifikasi (Pratama, 2018) .
Banyak  peneliti  yang  tertarik  mengambil  topik  terkait  dengan  pengenalan  wajah manusia. Sebuah sistem pengenalan sudah banyak ditemukan aplikasi dari berbagai bidang seperti Interaksi Manusia dan Komputer (IMK), Sistem Keamanan dan lain-lain (Muntholib, 2019). Pengenalan wajah secara digital atau biasa dikenal dengan face recognition bekerja dengan  cara  mengkonversikan  foto,  sketsa  dan  gambar  video  menjadi  serangkaian  angka, yang disebut faceprint . Kemudian membandingkannya dengan serangkaian angka lain yang mewakili wajah-wajah yang sudah dikenal. Dalam proses pengenalan citra wajah oleh sistem dapat dibagi menjadi lima tahap yaitu deteksi, pengenalan posisi, normalisasi, pengkodean dan perbandingan (Pratama, 2018).
Algoritma  pengenalan  wajah  dimulai  dengan  membuat  matriks  kolom  dari  wajah yang diinput ke dalam database . Rata-rata vector citra dari matriks kolom dihitung dengan cara  membaginya  dengan  jumlah  banyaknya  citra  yang  disimpan  didalam database (Muntholib, 2019). Pengenalan wajah adalah proses untuk mengidentifikasi atau melakukan verifikasi citra wajah pada seseorang yang tidak diketahui dengan algoritma komputasi dan membandingkannya dengan data wajah yang ada. Pengenalan wajah dengan menggunakan webcam akan mengeluarkan output teks berupa nama wajah yang dikenal dan dinilai akurasi dari  program.  Jika  wajah  tidak  dikenal  maka  akan  mengeluarkan  output  berupa  “tidak dikenali” dengan diikuti nilai akurasi yang rendah (Mulyono et al., 2012).
F. Eigenface
Eigenface adalah  kumpulan eigenvector untuk  mengatasi  masalah computer  vision pada face recognition dengan cara mencari nilai eigen citra dan sebagainya. Sehingga perlu mendukung  metode eigenface dengan  melakukan  ekstrasi  ciri.  Metode  eigenface  dapat
dilakukan  ekstrasi  ciri  yang  memiliki  metode-metode  antara  lain  metode  PCA  (Principal Component  Analysis),  SPCA  (Simple  Principal  Component  Analysis),  LDA  (Linier Discriminant Analysis) dan lain-lain. Eigenface merupakan salah satu algoritma pengenalan wajah  yang  berdasarkan  pada  ( Principal  Component  Analysis )  PCA  yang  dikembangkan oleh MIT. Pendekatan eigenface untuk pengenalan wajah dikembangkan oleh Sirovich dan Kirby (1987) dan digunakan oleh Matthew Turk dan Alex Pentland pada klasifikasi wajah (Mulyono et al., 2012).
Eigenface  dikenal  dengan  pengenalan  wajah  dengan  dasar Principal  Component Analysis (PCA) yang memiliki prinsip untuk mengambil data unik dari wajah yang tertera, kemudian di encode dan dibandingkann lewat hasil code yang lebih dulu (Mulyono et al.,
2012).  Metode  ini  digunakan  untuk  perhitungan decoding dengan eigenvector dan  di representasikan dengan matriks yang besar. Eigenvector adalah karakteristik atau mencirikan variasi pada image wajah. Setiap image wajah memberikan kontribusi yang lebih atau kurang untuk setiap eigenvector, sehingga tampilan eigenvector seperti wajah yang samar [9]. Maka metode ini dikenal dengan eigenfaces. Agar eigenface berhasil, gambar digital wajah diambil dalam kondisi pencahayaan yang sama, dinormalisasi dan kemudian diproses resolusi yang sama  seperti m X n dan komponen diturunkan dari nilai pixel (Kosasih, 2020).

## Implementasi praktis
Dalam membuat satu set eigenfaces ada beberapa hal yang perlu diperhatikan sebagai berikut (Kosasih, 2020):
a. Menyiapkan satu set pelatihan gambar wajah dengan kondisi pencahayaan yang sama dan  harus  dinormalisasi  agar  mata  dan  mulut  sejajar  pada  semua  gambar.  Gambar tersebut  disampel  ulang  dengan  resolusi pixel umum  yaitu  r  x  c,  dimana  gambar diperlakukan sebagai satu vektor dengan cukup menggabungkan baris pixel pada gambar aslinya.  Sehingga  menghasilkan  satu  kolom  dengan  elemen  r  ×  c.  Cara pengimplementasiannya semua citra yang telah di training set akan disimpan dalam satu matriks T, dimana setiap kolom dari matriks tersebut adalah sebuah citra.
b. Mengurangi rata – rata dengan cara harus menghitung rata-rata gambar a dan kurangkan pada setiap gambar asli yang berada di T.
c. Menghitung eigen dan nilai eigen dari matriks kovarians S. Setiap vektor eigen memiliki dimensi (jumlah komponen) yang sama dengan gambar aslinya, dan dengan demikian dapat dilihat sebagai  gambar. Oleh karena itu, vektor eigen dari matriks kovarians ini disebut wajah eigen . Mereka adalah arah di mana gambar berbeda dari gambar rata-rata. Biasanya ini akan menjadi langkah komputasi yang mahal (jika memungkinkan), tetapi penerapan  praktis  dari eigenface berasal  dari  kemungkinan  untuk  menghitung  vektor eigen dari S secara efisien, tanpa pernah menghitung S secara eksplisit.
d. Pilih  komponen  utama.  Urutkan  nilai  eigen  dalam  urutan  menurun  dan  atur  vektor eigennya.  Jumlah  komponen  utama  k  ditentukan  secara  sewenang  -  wenang  dengan menetapkan ambang pada varians total.
Wajah eigen yang digunakan untuk mewakili wajah yang ada dan wajah baru. Kita dapat  memproyeksikan  gambar  baru  (dikurangi  rata  –  rata)  pada  wajah eigen dengan demikian  dapat  menerkam  wajah  baru  tersebut  yang  berbeda  dari  wajah  rata  –  rata.  Nilai eigen  terkait  pada  setiap  eigenface  dengan  mewakili  seberapa  banyak  gambar  dalam  set pelatihan  yang  bervariasi  dari  gambar  rata-rata  ke  arah  itu.  Informasi  hilang  dengan memproyeksikan  gambar  pada  subset  dari  vektor  eigen,  tetapi  kerugian  diminimalkan dengan menjaga wajah eigen tersebut dengan nilai eigen terbesar (Kosasih, 2020).

## Menghitung vektor eigen
Menghitung  vektor eigen dengan  melakukan  PCA  secara  langsung  pada  matriks kovarians gambar dengan komputasi, terkadang terdapat gambar yang tidak layak. Sebagai contohnya gambar kecil menggunakan 100 x 100 pixels , dimana setiap gambar dalam ruang 10.000  dimensi  dan  matriks  kovarians  S  yaitu  10.000  x  10.000  =10⁸  elemens.  Namun peringkat matriks kovarians dibatasi oleh jumlah. Jika jumlah contoh pelatihan lebih kecil dari  dimensi  gambar,  komponen  utama  dapat  dihitung  dengan  lebih  mudah  dengan membiarkan T menjadi  matriks  sebagai  contoh  pelatihan  yang telah diproses sebelumnya, dimana setiap kolom berisi satu gambar yang dikurangi rata - rata.

## Metode Penelitian
A. Alur Penelitian
Alur  penelitian  merupakan  langkah  –  langkah  yang  dilakukan  penulis  yang disusun  secara  kronologis  dan  memiliki  hubungan  sebab  dan  akibat.  Penulis  berusaha mengembangkan atau memajukan sebuah sistem yang lebih baik dengan menyesuaikan pengetahuan  yang  ada.  Oleh  karena  itu,  setiap  permasalahan  yang  telah  diteliti  harus menggunakan  metode  yang  tepat.  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah deskriptif  (Setiawan  et  al.,  2022).  Metode  ini  dapat  berupa  variabel  tunggal  atau  lebih. Dalam pelaksanaannya, penelitian deksriptif memiliki langkah – langkah  sebagai berikut:
1. Membuat rumusan masalah
2. Menentukan informasi yang diperlukan
3. Melakukan pengumpulan data
4. Menentukan cara pengolahan data
5. Menarik kesimpulan penelitian
Mulai Mengidentifikasi Masalah Menentukan Tujuan Penelitian Studi Literatur Pengumpulan Data Pengolahan Data Rancangan Aplikasi Pengujian Kesimpulan

## Gambar 5. Alur Penelitian

## B. Mengidentifikasi Masalah
Pada  tahap  mengidentifikasi  masalah  penulis  melakukan  proses  pendeteksian berdasarkan  citra  wajah  untuk  mengetahui  ada  atau  tidaknya  wajah  tersebut  dapat terdeteksi.  Berdasarkan identifikasi masalah tersebut, dengan adanya pengenalan wajah dapat menghindari kecurangan saat melakukan absensi yang tidak dapat diwakilkan oleh orang lain.
C. Menentukan Tujuan Penelitian
Tujuan  penelitian  dari  tahap  identifikasi  masalah  dengan  menggunakan  metode eigenface dalam  pengenalan  wajah  agar  wajah  bisa  dikenali  dan  dianalisa  tingkat akurasinya sehingga tujuannya dapat tercapai.
D. Studi Literatur
Tahap  ini  dilakukan  penulis  untuk  mengumpulkan  informasi  melalui  beragam referensi yang terkait. Referensi yang diperlukan dapat berupa skripsi, jurnal ilmiah, buku atau  artikel  yang  berhubungan  dengan  pengenalan  wajah  ( face  recognition )  pada pengamanan dengan metode eigenface.
Pencarian  data  -  data  literatur  untuk  perangkat  keras  dari  masing  -  masing komponen,  informasi  melalui  internet  dan  konsep  teoritis  dari  buku  sebagai  penunjang tugas akhir ini, serta materi yang didapat selama perkuliahan dan perancangan perangkat lunak  menggunakan  perangkat  lunak  lengkap  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan pengembangan aplikasi menggunakan visual studio code .
E. Pengumpulan Data
Dalam  tahap  ini  perlu  melakukan  survei  atau  pengamatan  terhadap  Yayasan Pengengembangan Anak  Indonesia biMBA  –  AIUEO dilakukan secara langsung untuk mendapatkan informasi terkait dengan kebutuhan pengembangan atau memajukan sistem. F. Pengolahan Data Dan Analisa Data
Dalam penelitian ini membutuhkan sumber data yang dikumpulkan oleh penulis melalui  wawancara  dan  observasi  secara  langsung.  Dengan  hal  itu,  penulis  akan melakukan analisa data yang diperoleh berupa citra wajah yang kemudian akan di simpan dalam database .  Selanjutnya  perlu  melakukan  analisis  data  yang  telah  diperoleh  dan disesuaikan dengan kebutuhan untuk sistem yang akan dibangun menggunakan metode eigenface  dengan  algoritma principal  component  analysis .  Serta  menentukan  model proses  dan  model  data  dengan  tujuan  mendapatkan  keinginan  kebutuhan  dari penggunanya. Berikut  ini merupakan pengolahan data wajah:
Capture Deteksi Wajah Penyelarasan Wajah Simpan Data Training Capture Deteksi Wajah Penyelarasan Wajah Ekstraksi Principal Componen Analysis Pencocokan Hasil Pencocokan Training Recognize

## Gambar 6. Pengolahan Data Wajah
G. Rancangan Aplikasi
Dalam membuat perancangan sistem, terdapat beberapa langkah rancangan sistem yang dianbil antara lain:
1. Membuat flowchart pada proses sistem secara keseluruhan.
2. Melakukan  perancangan  perangkat  keras  seperti,  mengantur webcam untuk menjangkau  objek  wajah,  mengukur  jarak  terhadap  objek  dan  menentukan pencahayaan yang ideal objek wajah.
3. Melakukan  perancangan  perangkat  lunak  seperti  membuat  program  objek  wajah menggunakan metode eigenface, posisi  terkait dengan layout, pembuatan database dan membuat program untuk mengenali objek wajah yang telah terdeteksi.
H. Pengujian
Dalam  penelitian  ini  melakukan  pengujian  menggunakan  metode  eksperimental karena untuk menguji hubungan sebab akibat antara variabel yang satu dengan yang lain yang dilakukan oleh pengguna terhadap sistem. Proses black box testing ini diuji sesuai dengan kebutuhan dari user.
I. Kesimpulan dan Saran
Pada tahap ini kesimpulan dan saran akan diperoleh setelah penelitian ini selesai sesuai  dengan  tahapan  metode  penelitian  yang  dilakukan  secara  kronologis.  Dalam
pembuatan  tahap  kesimpulan  dan  saran  dibuat  menjadi  poin  penting  yang  dijadikan sebagai simpulan dari tahapan – tahapan dalam penelitian ini.
J. Jenis Penelitian
Jenis penelitian ini berdasarkan fungsinya menggunakan penelitian terapan yang berkaitan  dengan  bidang  teknologi  dan  pendidikan  dengan  tujuan  untuk  menguji kegunaan dalam suatu bidang. Dan menggunakan pendekatan kuantitatif. Pendekatan ini bersifat korelatif dan asosiatif. Sifat ini melihat hubungan antara dua variabel atau lebih yang terkait dengan sebab – akibat. Dasar teori yang digunakan pun teruji empiris yang berdasarkan  dengan  fakta  yang  ada  (Setiawan  et  al.,  2022).  Dengan  adanya  penelitian dapat mengetahui variabel dalam sistem tersebut, kemudian memodifikasinya agar dapat mengembangkan sistem tersebut.
Karena untuk mendapatkan data dan keterangan diperoleh dari hasil pengamatan langsung  di  Yayasan  Pengembangan  Anak  Indonesia    biMBA  –  AIUEO  dengan menggunakan beberapa teknik. Adapun teknik dalam pengumpulan data, sebagai berikut (Setiawan et al., 2022):
1. Observasi
2. Wawancara
3. Studi Pustaka
4. Perancangan

## Pembahasan
Sebelum membuat system absensi website perlu melakukan langkah-langkah berikut pada proses pengolahan image eigenface:
A. Rekam Data Wajah Proses rekam data wajah menggunakan metode eigenface . Sebelum mengubah foto asli menjadi grayscale perlu  mencari  nilai  pada  RGB.  Untuk  memudahkan  dalam  mencari nilai RGB perlu melakukan zoom image untuk mengetahui pixel-pixel yang ada di wajah, perhatikan gambar 6.
Gambar 7. Zoom Image
B. Selanjutnya  akan  menampilkan  gambar grayscale pada  gambar  4.4  transformasi  citra RGB ke grayscale.
Gambar 8. Transformasi Image RGB Ke Grayscale
Pada  gambar  7  merupakan  proses  pengenalan  citra  menggunakan  metode  eigenface. Dimana taap awal sistem belum mengenali maka lanjut ke proses berikutnya sampai wajah dapat terdeteksi oleh sistem.
C. Pada tahapan processing di area waja pada rectangle seperti dilakukan script berikut: face_img = gray[y:y+h, x:x+w]
face_img = cv2.resize(face_img, (100, 100)) idx, confidence = model.predict(face_img) label_text = "%s (%.2f %%)" % (labels[idx], confidence) frame = draw_ped(frame, label_text, x, y, x + w, y + h, color=(0,255,255), text_color=(50,50,50)) cv2.imshow('Detect Face', frame) else : break if cv2.waitKey(10) == ord('q'): break

## Gambar 9. Sistem Mengenali Wajah
Pada script di atas sistem akan mulai melakukan processing pengenalan wajah karyawan secara realtime. Seperti pada gambar 8 menunjukan label nama karyawan dan nilai akurasi wajah yang ditampilkan oleh sistem. Alur proses pengolahan pendeteksian wajah dapat dilihat pada gambar 3.
D. Pada tampilan menu absensi karyawan terlebih dahulu capture wajah sebelum melakukan absensi sebagai validasi pencocokan data latih. Jika dikenali karyawan dapat melakukan absensi, namun jika tidak karyawan tidak dapat melakukan absensi.

## Gambar 10. Tampilan View Menu Absensi Pada Karyawan

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisa  dan  perancangan  sistem  informasi  absensi  wajah  pada Yayasan  Pengembangan  Anak  (YPAI)  biMBA-AIUEO,  maka  dapat  disimpulkan  hal-hal sebagai  berikut:  (1)  Dengan  diterapkannya  sistem  absensi  wajah  ini  diharapkan  segala kendala mengenai keterlambatan perhitungan gaji transportasi dan tidak akurat data absensi dapat diatasi. (2) Dengan adanya UML ( Unified Modelling Language ) dalam perancangan sistem  informasi  absensi  pada  YPAI  biMBA-AIUEO  secara  keseluruhan  dapat  tergambar cukup  jelas  melalui  diagram-diagram.  (4)  Sistem  ini  dapat  memudahkan staff personalia untuk menangani absensi karyawan.

## BIBLIOGRAFI
Arisandy, D., & Rudi, R. (2020). Perancangan Voice User Interface (VUI) Aplikasi Presensi Karyawan Dengan Speech Recognition. Jurnal SIFO Mikroskil , 21 (2), 61–70.
Darmansah, D. D., Wardani, N. W., & Fathoni, M. Y. (2021). Perancangan Absensi Berbasis Face  Recognition  Pada  Desa  Sokaraja  Lor  Menggunakan  Platform  Android. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi) , 8 (1), 91–104.
Dwiparaswati, W., & Hilmawan, S. V. (2022). Implementasi Face Recognition secara Real- time  dengan  Metode  Haar  Cascade  Classifier  menggunakan  OpenCV-Python. UG Journal , 16 (2).
Hardiansyah,  A.  T.,  Amelia,  A.,  &  Santika,  M.  (2018).  Kepuasan  Kerja  Sebagai  Faktor Terbentuknya  Sikap  Kerja  Pegawai  Negeri  Sipil  Kantor  Kecamatan  Klampis, Bangkalan. Competence: Journal of Management Studies , 12 (2).
Harianto, K. (2014). Penerapan Teknik Selisih Matriks untuk Menemukan Perbedaan Dua Buah Citra Digital. Sains Dan Teknologi Informasi , 3 (1), 16–21.
Kirana, K. C., & Kom, M. (2021). PENGOLAHAN CITRA DIGITAL: Teori dan Penerapan Pengolahan Citra Digital pada Deteksi Wajah . Ahlimedia Book.
Kosasih,  R.  (2020).  Kombinasi  Metode  Isomap  dan  KNN  Pada  Image  Processing  Untuk Pengenalan  Wajah. CESS  (Journal  of  Computer  Engineering,  System  and  Science) , 5 (2), 166–170.
Mulyono, T., Adi, K.,  &  Gernowo, R.  (2012). Sistem Pengenalan Wajah  Dengan Metode Eigenface Dan Jaringan Syaraf Tiruan (Jst). Berkala Fisika , 15 (1), 15–20.
Muntholib,  A.  (2019).  Prototipe  Absensi  STMIK  Amik  Riau  Berbasis  Face  Recognition Menggunakan Metode Eigenface. Sains Dan Teknologi Informasi , 4 (2), 76–83.
Pratama,  R.  B.  (2018).  Penerapan  metode  eigenface  pada  sistem  parkir  berbasis  image processing. Jurnal Disprotek , 9 (2), 86–96.
Prima, A. N., & Prabowo, C. (2020). Sistem Absensi dengan OpenCV Face Recognition dan Raspberry Pi. JITSI: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi , 1 (2), 57–66.
Rahmawati, S. R. (2020). Pengaruh Efektivitas Penerapan Absensi Fingerprint dan Insentif Terhadap  Disiplin  Pegawai  FPOK  UPI. Service  Management  Triangle:  Jurnal Manajemen Jasa , 2 (1).
Setiawan, A., Gunawan, H., Hidayatullah, A., Putra, M. A. S., Sugema, R. C., Pane, A. H., Nasution,  A.  R.,  &  Irsyad,  M.  (2022).  Black  Box  Testing  Dengan  Teknik  State
Transition Testing Pada Inventori Alat-Alat Medis. Jurnal Sains Dan Teknologi (JSIT) ,
2 (3), 151–158.
Subiantoro, S., & Sardiarinto, S. (2018). Perancangan Sistem Absensi Pegawai Berbasis Web Studi  Kasus:  Kantor  Kecamatan  Purwodadi. Swabumi  (Suara  Wawasan  Sukabumi): Ilmu Komputer, Manajemen, Dan Sosial , 6 (2).
Sultoni, M. I., Hidayat, B., & Subandrio, A. S. (2019). Klasifikasi jenis batuan beku melalui citra  berwarna  dengan  menggunakan  metode  local  binary  pattern  dan  k-nearest neighbor. TEKTRIKA-Jurnal Penelitian Dan Pengembangan Telekomunikasi, Kendali, Komputer, Elektrik, Dan Elektronika , 4 (1), 10–15.

## Copyright holder:
Rifky Kurniawan (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: