Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 696-6705 E- ISSN 2503-2933 696

## Absensi Karyawan Menggunakan Deteksi Wajah Dan Gerakan Tangan Berbasis Raspberry Pi
Helfy Susilawati* 1 , Ade Rukmana 2 , Fitri Nuraeni 3 1,2 Fakultas Teknik Universitas Garut; Jl. Terusan I No.13, Kec. Tarogong Kaler, Kab. Garut. Jawa Barat 44151, Indonesia
3 Fakultas Teknik, Institut Teknologi Garut; Jl. Mayor Syamsu No.1,Kec. Tarogong Kidul,Kab.Garut,Jawa Barat 44151, Indonesia e-mail: * 1 helfy.susilawati@uniga.ac.id , 2 ade.rukmana@uniga.ac.id , 3 fitri.nuraeni@itg.ac.id

## Abstrak
Presensi  merupakan  kegiatan  rutin  yang  harus  dilakukan  oleh  karyawan.  Presensi kemudian  berkembang  dengan  menggunakan  foto  selfie.  Presensi  dengan  menggunakan  foto selfie dapat diakali yaitu dengan menempelkan foto selfie di tempat kerja sehingga seolah-olah masuk  kerja.  Sebagai  salah  satu  cara  untuk  memberikan  klarifikasi  bahwa  karyawan  benar- benar  hadir  di  tempat  kerja  adalah  dengan  menggunakan  gerakan  tangan.  Karyawan  akan dianggap  benar-benar  hadir  di  tempat  kerja  apabila  wajah  terdeteksi,  kemudian  karyawan tersebut  menggerakkan  tangan  sesuai  dengan  kode  yang  sebelumnya  didaftarkan.  Adanya gerakan  tangan  menunjukkan  benar-benar  ada  manusia  di  tempat  tersebut.  Sistem  yang dibangun  menggunakan  metode  prototype,  dengan  menggunakan  Haar  Cascade  dan  Local Binary  Pattern  Histogram  dalam  mendeteksi  wajah  dan  gerakan  tangan.  Berdasarkan  hasil pengujian diketahui untuk pengenalan wajah sistem dapat mengenali wajah sesuai dengan user ID nya dan dapat mengetahui kode jari berdasarkan gerakan
Kata kunci — Presensi, Haar Cascade, Local Binary Pattern Histogram, Raspberry

## Abstract
Keeping  attendance  is  an  activity  that  must  done  by  employees.  Attendance  is  usually collected by using selfie photos, yet this method still can be manipulated by the employees by sticking  their  selfie  photos  at  work  to  make  it  look  like  they  come  to  work.  An  alternative  to overcome the issue is by involving the employee’s hand gestures. The employee’s attendance is recorded once his/her face is detected, and he/she makes hand gestures following the previously registered codes.  The hand gestures indicate that there are humans onsite. The system was built using the prototype method, using Haar Cascade and Local Binary Pattern Histogram to detect faces and hand gestures. The results showed that the system can recognize faces according to its user ID and can detect finger codes based on the hand gestures. The recapitulation of arrival and departure hours from work is stored in the .xls. extension file
Keywords — Attendance, Haar Cascade, Local Binary Pattern Histogram, Raspberry
697 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 696-705 E-ISSN 2503-2933

## 1. PENDAHULUAN
Presensi  merupakan  kegiatan  rutin  yang  harus  dilakukan  sebagai  bukti  masuk  kerja. Kegiatan ini dilakukan bagi yang bekerja di perusahaan swasta ataupun bagi para pegawai sipil negara.  Seiring  berkembangnya  zaman,  presensi  yang  awalnya  dilakukan  secara  manual  yaitu dengan menandatangani form absesnsi beralih dengan menggunakan fingerprint [1]. Hanya saja pada  saat  terjadinya  pandemi  covid  19,  absensi  dengan  menggunakan  fingerprint  mulai ditinggalkan,  hal  ini  dikarenakan  ketakutan  bahwa  menggunakan  tools  yang  sama  akan menyebabkan  penularan  covid  19.  Selain  itu,  seiring  dengan  berkembangnya  teknologi, presensipun  mengalami  perubahan  dengan  menggunakan  sistem  selfie  foto.  Selfie  foto  ini menggunakan  face  recognition  utnuk  dapat  mengenali  setiap  karyawan.  Platform  seluler  dan teknologi  pengenalan  wajah  pada  sistem  absensi  otomatis  dapat  meningkatkan  efisiensi  kerja [2]. Akan tetapi, hal tersebut dapat diakali oleh karyawan yaitu dengan menyimpan handphone kemudian menempelkan foto selfie karyawan di tempat kerja. Oleh karena itu, diperlukan fitur tambahan untuk mengenali bahwa karyawan tersebut benar-benar berada di tempat kerja, salah satunya dengan menggunakan deteksi gerakan tangan.
Deteksi  wajah  dan  gerakan  tangan  diolah  melalui  komputer,  akan  tetapi  penggunaan komputer  tentunya  memerlukan  space  tersendiri.  Oleh  karena  itu  penggunaan  raspberrry menjadi  solusi  untuk  menggantikan  komputer  tersebut.  Raspberry  pi  merupakan  single  board computer  yamg  menggunakan  keyboard  dan  mouse  standard  untuk  dihubungkan  ke  komputer [3]. Raspberry Pi dapat juga diartikan sebagai komputer papan tunggal [4]. Raspberry pi banyak digunakan para peneliti untuk pemrosesan gambar [5].
Penggunaan  deteksi  wajah  saat  ini  sudah  banyak  dilakukan  dalam  berbagai  penelitian untuk  berbagai  kebutuhan.  Salah  satu  cara  untuk  memverifikasi  identitas  diri  adalah  dengan pengenalan  wajah  yang  mana  memiliki  manfaat  menjadi  sistem  pasif  dan  non-intrusif  [6]. Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  deteksi  wajah  adalah  penggunaan  face recognition  pada  Smart  Inventory  Access  Monitoring  System  dengan  menggunakan  metode MTCNN  [7],    dimana  dibuat  sebuah  sistem  yang  digunakan  untuk  investasi  kejahatan,  dan sistem  tersebut  dapat  berfungsi  sesuai  dengan  fungsionalitas  kebutuhan.  Penelitian  lainnya adalah penelitian menggunakan deteksi wajah dengan menggunakan dua kamera, dimana tujuan dari dibuatnya sistem ini adalah untuk menghindari kecurangan saat dilakukan absensi dengan menggunakan  metode  Viola-Jones face  detection [8].    Penelitian  lainnya  adalah  dalam pembuatan  sebuah  aplikasi  untuk  ujian,  memastikan  saat  ujian  dilakukan  tidak  menggunakan joki  dengan  metode  yang  digunakan  adalah  metode Eigenface  dimana  hasil  dari  penelitiannya adalah dapat mengenali wajah untuk dapat melakukan ujian dengan catatan tidak merubah dari segi  pencahayaan  [9].  Penelitian  lainnya  adalah  menggunakan  wajah  untuk  membuka  pintu secara  otomatis  dengan  menggunakan  metode  Viola-Jones  dan  LBPH,  dimana  hasil  penelitian menunjukkan  sistem  dapat  mengenali  wajah  dengan  menggunakan  penerangan  yang  berbeda berdasarkan database yang sebelumnya telah dibuat [10].
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Haar  Cascade  dan  LBPH  karena  penggunaan LBPH  merupakan  metode  yang  baik  digunakan  untuk  face  detection  [11].  Haar  Cascade digunakan dikarenakan Haar Cascade merupakan metode yang cocok untuk mendeteksi adanya objek  didepan  kamera.  Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya  belum  ada  yang menggunakan  deteksi  wajah  dan  gerakan  tangan  untuk  melakukan  presensi.  Rekap  presensi masuk dan presensi pulang akan secara otomatis terekap dan data tersebut dapat disimpan dalam file dengan format excel.
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 696-705 E- ISSN 2503-2933 698

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  menggunakan  metode  prototype. Penelitian  ini  secara  garis  besar  terbagi  atas  dua  sub  tahapan,  yang  pertama  adalah  tahapan mengenai  pengolahan  citra  wajah  untuk  mengenali  identitasa  dari  orang  tersebut,  yang  kedua adalah tahapan perancangan alat yang telah dihubungkan dengan raspberry.

## A. Pengolahan citra wajah
Deteksi wajah terbagi menjadi dua sub bagian, yaitu[12]:
1. Pre-processing,  pada  bagian  ini  diambil  bagian  dari  gambar  yang  ada,  kemudian menggunakan algoritma tertentu agar didapat data yang diperlukan
2. Klasifikasi,  pada  bagian  ini  menggunakan  algoritma  untuk  membedakan  wajah  dan  non wajah.
Pada penelitian yang dilakukan, digunakan 3 tahapan dalam pengolahan citra, yaitu:
3. Low  level  processing,  pada  tahapan  processing  ini  terdisir  dari  akuisisi  image  dan preprocessing.  Pada  bagian  pre-processing  menggunakan  grayscale,  thresholding,  contour, Convex Hull, dan Convexity Defects.
4. Middle level processing, pada tahapan middle dilakukan proses segmentasi, representasi, dan deskripsi  citra.  Pada  bagian  segmentasi  menggunakan  algortima  Haar  Cacade  sedangkan pada representasi menggunakan algoritma Local Binary Pattern Histogram (LBPH).
5. High level processing, pada tahapan high dilakukan proses pengenalan dan intepretasi citra.

## Haar Cascade
Haar  cascade  merupakan  machine  learning  dimana      memiliki  fungsi  kaskade  yang diperoleh  dari  berbagai  citra  positif  dan  negatif  [13].  Metode  Haar  memerlukan  pelatihan terlebih  dahulu  untuk  mendapatkan  keputusan  [14].  Haar  Cascade  Classifier  (HCC)  adalah detektor  kaskade  yang  berbasis  pengklasifikasi  yang  dihasilkan  dari  proses  pelatihan  tentang ansambel  yang  diekstraksi  dari  fitur  persegi  panjang  yang  disebut  Fitur  Haar-Like  [15].  Pada penelitian  yang  dilakukan,  Haar  Cascade  Classifier  digunakan  untuk  mendeteksi  objek  ketika kamera sedang mengambil citra secara realtime.

## Local Binary Pattern Histogram (LBPH)
Local  Binary  Pattern  Histogram  (LBPH)  digambarkan  sebagai  deskriptor  visual  yang digunakan untuk klasifikasi dalam visi komputer. LBPH diperkenalkan oleh OJALA pada tahun 1996.  Banyak  penelitian  menunjukkan  bahwa  LBPH  sebagai  salah  satu  algoritma  yang memberikan hasil yang baik dalam hal eksekusi membedakan antara manusia dan hewan [16]. Dengan  membagi  gambar  menjadi  bagian  kecil  bagian  dari  ekstraksi  fitur,  LBP  dapat menggambarkan  tekstur  dan  bentuk  gambar  [17].    Pada  penelitian  yang  dilakukan,  LBPH digunakan untuk proses image matching antara citra yang sudah di learning dengan citra yang diambil oleh kamera secara realtime.

## B. Perancangan Prototype Alat
Gambaran keseluruhan prototype alat dapat dilihat pada diagram IOP dibawah
699 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 696-705 E-ISSN 2503-2933
Gambar 1. Gambar Input Proses dan Output
Berdasarkan gambar 1 diketahui bahwa pada bagian input adalah deteksi wajah. Pertama kali  sistem  akan  mendeteksi  wajah  dengan  menggunakan  raspberry  pi  kamera.  Setelah  wajah didapatkan,  maka  gambar  wajah  tersebut  akan  dianalisa  oleh  raspberry  apakah  cocok  dengan data  training  sebelumnya  atau  tidak.  Jika  wajahnya  cocok  dengan  data  training,  maka  akan dilanjutkan  pada  proses  mendeteksi  gerakan  tangan.  Gerakan  tangan  ini  disesuaikan  dengan gerakan tangan yang telah didaftarkan sebelumnya. Jika gerakan tangan yang ditunjukkan tidak sesuai  dengan  kode  yang  didaftarkan,  maka  sistem  tidak  akan  memasukkan  daftar  orang tersebut dalam presensi. Akan tetapi, jika wajah dan gerakan tangan cocok, maka orang tersebut akan dimasukan dalam presensi.
Langkah  awal  sistem  adalah  kamera  raspberry  pi  akan  mendeteksi  wajah  seseorang, kemudian  akan  dianalisa  apakah  cocok  dengan  dataset  yang  sudah  ada  atau  tidak,  jika  cocok maka orang tersebut harus memasukkan gerkan tangan yang sebelumnya telah ditentukan, data tersebut  akan  masuk  kedalam  file  excel  dengan  format  .csv.  Pada  presensi  masuk,  dibatasi bahwa  yang  dapat  melakukan  presensi  adalah  seseorang  yang  telat  maksimal  15  menit, sedangkan yang sudah lebih dari 15 menit tetap akan bisa didteksi wajah dan gerakan tangan, akan tetapi data orang tersebut tidak akan masuk ke file .csv. Sedangkan untuk presensi pulang, data  yang  akan  masuk  ke  file  .csv  adalah  data  yang  sudah  tepat  waktu  pulang  atau  melewati waktu pulang

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian pada penelitian ini terdiri dari dua pengujian, yaitu pengujian deteksi wajah dan  deteksi  gerakan  tangan  dengan  menggunakan  komputer  dan  pengujian  deteksi  wajah  dan gerakan tangan menggunakan raspberry sehingga akan didapat data presensi masuk dan presensi pulang.
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 696-705 E- ISSN 2503-2933 700

## A. Pengujian Deteksi Wajah
Pengujian  deteksi  wajah  dilakukan  dengan  menggunakan  5  wajah  yang  berbeda. Pengujian dilakukan oleh orang-orang yang sebelumnya sudah pernah melakukan pengujian dan kepada  oarang-orang  yang  baru  didaftarkan  pertama  kali  saat  akan  dilakukan  pengujian.  Data hasil pengujian dapat dilihat pada tabel dibawah.
Tabel 2. Data Waktu Hasil Pengujian  Deteksi Wajah
User Register  Face Recognition Absensi Foto 1 4 0.17 6 Tidak Terbaca 2 4 0.12 6 Terbaca pada jarak <= 10 cm 3 4 0.15 6 Tidak Terbaca 4 4 0.13 6 Terbaca pada jarak <= 10 cm 5 3 0.18 6 Tidak Terbaca Baru-1 3 0.56 10 - Baru-2 4 0.45 11.65 - Baru-3 5 0.53 29.26 -
Tabel  2  menunjukkan  tabel  waktu  yang  diperlukan  untuk  melakukan  pengujian  deteksi wajah dan gerakan tangan. Dapat dilihat bahwa waktu yang diperlukan saat registrasi baik dari orang-orang  yang  sebelumnya  telah  dibuat  data  latih  dengan  orang-orang  yang  baru  ditemui memerlukan  waktu  yang  relatif  sama.  Sedangkan  dalam  proses  pengenalan  wajah  atau  face recognition  dan  pada  saat  sistem  dapat  membaca  dan  dimasukan  dalam  absensi  orang-orang yang  baru  memerlukan  waktu  yang  lebih  lama  daripada  orang-orang  yang  sebelumnya  telah diberikan data latih terlebih dahulu.
Tabel 3. Pengujian Parameter Tambahan terhadap Data Latih
User ID Ekpresi Wajah Eye Contact  Pencahayaan Sudut Wajah Foto 1. Terbaca Terbaca Terbaca Terbaca Tidak Terbaca 2. Terbaca Terbaca Terbaca Terbaca Tidak Terbaca 3. Terbaca Terbaca Terbaca Terbaca Tidak Terbaca 4. Terbaca Terbaca Terbaca Terbaca Tidak Terbaca 5. Terbaca Terbaca Terbaca Terbaca Terbaca pada jarak <= 10 cm
Pada  tabel  diatas  merupakan  data  hasil  pengujian  dengan  menggunakan  parameter tambahan  untuk  pengujian  akurasi  dari  pembacaan  deteksi  wajah.  Dari  tabel  tersebut  dapat dilihat  bahwa  hasil  penelitian  menunjukkan  pembacaan  deteksi  wajah  adalah  akurat,  hal  ini dikarenakan  dengan  adanya  perubahan  ekspresi  wajah,  eye  contact,  pencahayaan,  dan  sudut wajah terbaca, hal ini terjadi karena data latih yang sebelumnya telah dipersiapkan sebelumnya. Selain  itu,  sistem  ini  juga  dapat  mendeteksi  jika  yang  dihadapannya  adalah  foto  dari  user, sehingga dari ke 5 percobaan, 4 percobaan menghasilkan tidak terbaca sedangkan 1 percobaan menghasilkan terbaca tapi dengan catatan jarak harus kurang dari 10 cm.
701 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 696-705 E-ISSN 2503-2933

## B. Pengujian Gerakan Tangan
Pengujian  gerakan  tangan  dilakukan  dengan  menentukan  pola  angka  terlebih  dahulu. Setiap  user  diberi  kode  tertentu  untuk  menunjukkan  bahwa  orang  saat  dilakukan  face recognition  memang  benar  orang  tersebut  benar-benar  berada  di  tempat  kerja.  Kode  gerakan tangan yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel dibawah.
Tabel 4. Kode Gerakan Tangan Angka Kode Gerakan Tangan Angka Kode Gerakan Tangan 0 6 1 7 2 8 3 9
Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 696-705 E- ISSN 2503-2933 702
4 10 5
Berdasarkan  hasil  pengujian,  waktu  yang  diperlukan  untuk  mengenali  kode  gerakan tangan yang telah ditentukan dapat dilihat pada tabel dibawah.
Tabel 5. Data Waktu Hasil Pengujian  Gerakan Tangan User Gerakan Tangan 1 22 2 20 3 10 4 9 5 10 Baru-1 10 Baru-2 11 Baru-3 12
Berdasarkan  tabel  diatas  diketahui  pada  saat  sistem  diawal  mulai  dilakukan  gerakan tangan  memerlukan  waktu  yang  lebih lama  daripada saat  sistem  sudah  mulai  terus  digunakan. Perbedaan  pengenalan  gerakan  wajah  dari  orang  lama  dan  orang  baru  tidak  memiliki  waktu perbedaan  yang  cukup  besar.  Apabila  pengenalan  wajah  dapat  dilakukan,  kemudian  orang tersebut  menunjukkan  kode  yang  benar  yang  sebelumnya  telah  ditetapkan,  maka  sistem  akan memberikan tanda dengan tulisan selamat datang untuk orang tersebut.
703 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 696-705 E-ISSN 2503-2933
Gambar 5. Deteksi Wajah dan Kode Sesuai Untuk User1
Gambar  5  dan  gambar  menunjukkan  bahwa  pengenalan  wajah  dan  kode  yang ditunjukkan sesuai dengan kode yang telah ditetapkan sebelumnya. Bagi pengenalan wajah dan kode yang sesuai, maka data tersebut akan masuk kedalam file .csv.
Tabel 6. Data Jam Masuk Masuk Jam 30/05/2022  12:10:57 User 1 Masuk Jam 30/05/2022  12:11:12 User 5 Masuk Jam 30/05/2022  12:12:12
Tabel  6  menunjukkan  data  user  yang  telah  berhasil  dikenali  wajah  dan  menunjukkan kode  dengan  benar.  Pada  saat  pengujian  rentang  waktu  toleransi  untuk  terlambat  adalah  15 menit,  sehingga  pada  saat  sudah  melebihi  pukul  12.15  data  user  tidak  akan  masuk  dalam file .csv.
Tabel 7. Data Jam Pulang Pulang Jam 31/05/2022  18:02:02 User 1 Pulang Jam 31/05/2022  18:02:21 User 5 Pulang Jam 31/05/2022  18:26:20
Tabel  7  menunjukan  data  user  pada  saat  melakukan  presensi  pulang.  User  yang melakukan presensi pulang sebelum pukul 18.00 tidak akan tercatat dalam file .csv.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  diketahui  bahwa  dalam  proses  deteksi  wajah  dapat  dilakukan dengan  baik,  hal  ini  dapat  dilihat  dari  waktu  yang  diperlukan  untuk  pengenalan  wajah  relatif kurang dari 30 detik, kemudian data wajah yang sebelumnya sudah di registrasi dapat dikenali saat  dilakukan  pengujian.  Pada  deteksi  gerakan  tangan  dapat  digunakan  kombinasi  angka  jika menggunakan kode angka dari 2 tangan.
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 696-705 E- ISSN 2503-2933 704

## 5. SARAN
Untuk  pengembangan  selanjutnya  dapat  dibuat  sistem  dimana  dengan  menggunakan kombinasi gerakan tangan yang dapat mencakup lebih banyak kombinasi kode.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  pimpinan  dan  jajaran  fakultas  teknik  UNIGA  yang  telah memfasilitasi penelitian yang dilakukan, kepada LPPM UNIGA yang telah memberikan arahan dalam  proses  melaksanakan  penelitian,  dan  kepada  LPDP  yang  telah  memberikan  dana  untuk penelitian yang dilakukan

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Z. Turan, “Parmak ø zi Tabanl Õ Ö ÷ renci Yoklama Sistemi,” pp. 5–9, 5093.
[2] A. Bejo, R. Winata, and S. S. Kusumawardani, “Prototyping of Class-Attendance System Using Mifare 1K Smart Card and Raspberry Pi 3,” ISESD 2018 - Int. Symp. Electron. Smart  Devices  Smart  Devices  Big  Data  Anal.  Mach.  Learn. ,  pp.  0–4,  2019,  doi: 10.1109/ISESD.2018.8605442.
[3] R.  Akshaya,  N.  Niroshma  Raj,  and  S.  Gowri, “Smart  Mirror-Digital  Magazine  For
University  Implemented  Using  Raspberry  Pi,”  2018  Int.  Conf.  Emerg.  Trends  Innov. Eng. Technol. Res. ICETIETR 2018 , pp. 1–4, 2018, doi: 10.1109/ICETIETR.2018.8529005.
[4] S.  Ramalingam,  K.  Baskaran,  and  D.  Kalaiarasan, “IoT  Enabled  Smart  Industrial Pollution  Monitoring  and  Control  System  Using  Raspberry  Pi  with  BLYNK  Server,” Proc.  4th  Int.  Conf.  Commun.  Electron.  Syst.  ICCES  2019 ,  No.  Icces,  pp.  2030–2034, 2019, doi: 10.1109/ICCES45898.2019.9002430.
[5] M.  Ariyanto,  I.  Haryanto,  J.  D.  Setiawan,  M.  Munadi,  and  M.  Radityoi, “Real-Time Image  Processing  Method  Using  Raspberry  Pi  for  a  Car  Model,”  ICEVT  2019  - Proceeding  6th  Int.  Conf.  Electr.  Veh.  Technol.  2019 ,  pp.  46–51,  2019,  doi: 10.1109/ICEVT48285.2019.8993866.
[6] V.  Bhandiwad  and  B.  Tekwani, “Face  Recognition  and  Detection  Using  Neural Networks,” Proc. - Int. Conf. Trends Electron. Informatics, ICEI 2017 , Vol. 2018-Janua, pp. 879–882, 2018, doi: 10.1109/ICOEI.2017.8300832.
[7] K.  Eiamsaard,  P.  Bamrungthai,  and  S.  Jitpakdeebodin, “Smart  Inventory  Access Monitoring  System  (SIAMS)  using  Embedded  System  with  Face  Recognition,” JCSSE 2021 - 18th Int. Jt. Conf. Comput. Sci. Softw. Eng. Cybern. Hum. Beings , pp. 9–12, 2021, doi: 10.1109/JCSSE53117.2021.9493815.
[8] E. Winarno, W. Hadikurniawati, I. H. Al Amin, and M. Sukur, “Anti-Cheating Presence System  Based  On  3wpca-Dual  Vision  Face  Recognition,”  Int.  Conf.  Electr.  Eng. Comput.  Sci.  Informatics ,  Vol.  4,  No.  September,  pp.  228–232,  2017,  doi:
705 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 696-705 E-ISSN 2503-2933
10.11591/eecsi.4.1038.
[9] A. A. Sukmandhani and I. Sutedja, “Face Recognition Method for Online Exams,” Proc. 2019 Int. Conf. Inf. Manag. Technol. ICIMTech 2019 , Vol. 1, No. August, pp. 175–179, 2019, doi: 10.1109/ICIMTech.2019.8843831.
[10] A.  Purushothaman  and  S.  Palaniswamy, “Pose  and  Illumination  Invariant  Face Recognition  for  Automation  of  Door  Lock  System,”  Proc.  Int.  Conf.  Inven.  Commun. Comput.  Technol.  ICICCT  2018 ,  No.  Icicct,  pp.  1105–1108,  2018,  doi: 10.1109/ICICCT.2018.8473103.
[11] G. Vladimir, B. Dmitriy, T. N. Win, and N. W. Htet, “A Comparative Analysis of Face Recognition  Algorithms  In  Solving  The  Problem  of  Visual  Identification,” Proc.  2017 IEEE Russ. Sect. Young Res. Electr. Electron. Eng. Conf. ElConRus 2017 , pp. 666–668,
2017, doi: 10.1109/EIConRus.2017.7910644.
[12] S. M. Bah and F. Ming, “An Improved Face Recognition Algorithm and Its Application In  Attendance  Management  System,” Array ,  Vol.  5,  No.  December  2019,  p.  100014, 2020, doi: 10.1016/j.array.2019.100014.
[13] R.  Y.  Adhitya,  A.  Khumaidi,  S.  T.  Sarena,  S.  Kautsar,  B.  Widiawan,  and  F.  L. Afriansyah, “Applied  Haar  Cascade  and  Convolution  Neural  Network  for  Detecting Defects  in  The  PCB  Pathway,” CENIM  2020  -  Proceeding  Int.  Conf.  Comput.  Eng. Network,  Intell.  Multimed.  2020 ,  No.  Cenim,  pp.  408–411,  2020,  doi: 10.1109/CENIM51130.2020.9297996.
[14] R.  F.  Rahmat,  Y.  Azzakirot,  and  T.  Z.  Lini, “Tree  Identification  to  Calculate  The Amount of Palm Trees using Haar-Cascade Classifier Algorithm,” 2019 3rd Int. Conf. Electr.  Telecommun.  Comput.  Eng.  ELTICOM  2019  -  Proc. ,  pp.  36–39,  2019,  doi: 10.1109/ELTICOM47379.2019.8943897.
[15] T.  Rismonita,  D.  T.  Avalokita,  A.  Handayani,  and  A.  W.  Setiawan, “Automatic  Fetal Head  Candidate  Localization  From  2D  Ultrasound  Images  Using  Haar  Cascade Classifier  and  Enhanced  Localization  Algorithm,” IEEE  Reg.  10  Annu.  Int.  Conf. Proceedings/TENCON , vol. 2020-Novem, pp. 26–30, 2020, doi:
10.1109/TENCON50793.2020.9293840.
[16] A. Thakral and A. Vohra, “Comparison Between Local Binary Pattern Histograms and Principal Component Analysis Algorithm In Face Recognition System,” Proc. 2017 Int. Conf.  Smart  Technol.  Smart  Nation,  SmartTechCon  2017 ,  pp.  973–978,  2018,  doi: 10.1109/SmartTechCon.2017.8358516.
[17] A.  D.  Alexander,  R.  Salkiawati,  H.  Lubis,  F.  Rahman,  H.  Herlawati,  and  R.  T. Handayanto, “Local  Binary  Pattern  Histogram  for  Face  Recognition  in  Student Attendance  System,”  2020  3rd  Int.  Conf.  Comput.  Informatics  Eng.  IC2IE  2020 ,  pp. 152–156, 2020, doi: 10.1109/IC2IE50715.2020.9274621.