Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.ittelkom-pwt.ac.id/index.php/dinda

## Journal of Dinda
Kelompok Keahlian Rekayasa Data Institut Teknologi Telkom  Purwokerto
Vol. 2 No. 1 (2022) 21 - 27
ISSN Media Elektronik: 2809-8064
Penerapan Face Recognition Berbasis GUI Visual Studio 2012 Menggunakan Algoritma Eigenface dan Metode Pengembangan Waterfall Pada Sistem Absensi Mahasiswa IT Telkom Purwokerto
Ilham Fauzi 1 , Apri Junaidi 2 , Wahyu Andi Saputra 3
1 Teknik Informatika, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
2 Sains Data, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
3 Teknik Informatika, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto Email : 1 15102021@st3telkom.ac.id, 2 apri@ittelkom-pwt.ac.id, 3 andi@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstract
Every human being has unique characteristics, one of which is the face, which is a normal human feature. The human face, of course, has distinct features that differentiate it from others, allowing it to be recognised by other humans as well as by a machine capable of doing  so. Facial recognition is closely  linked to  human biometrics due to the fact that each person's face is unique information contained in it. The presence system is one example of facial recognition technology that can be used.
The eigenface algorithm is one of the many methods used in the facial recognition process. Eigenface functions are used to measure eigenvalue and eigenvector, which are used as facial recognition features. The image will be represented in a vector combination that is made into a single matrix. From this single matrix, the main feature that  distinguishes  one  face  image  from  another  face  image  will  be  extracted.  To  be  able  to  recognize  and recognise someone's face, this research includes an additional tool in the form of a web camera, also known as a WebCam, and Visual Studio 2012 as the application to be used.
This  facial  recognition  technology  can  be  used  by  IT  Telkom  Purwokerto  as  a  student  attendance system.  The unsuccessful use of the previous RFID-based attendance system was one of the findings of the assessment of the need to use technology face recognition as a student attendance system. Due to a variety of technical issues with the attendance method, the attendance process was carried out manually using the lecturer's attendance file.
Keywords: Image , Eigenface , Face recognition , Image Processing , C #, Attendance System

## Abstrak
Setiap  manusia  memiliki  karakter  yang  berbeda  antara  satu  dengan  yang  lainnya,  salah  satunya  adalah karakteristik  alami  yang  dimiliki  oleh  manusia  yaitu  wajah.  Wajah  manusia  tentu  saja  memiliki  ciri  unik  yang membedakan  satu  dengan  lainnya,  sehingga  dapat  dikenali  oleh  manusia  lain  maupun  oleh  suatu  sistem  yang memiliki  kemampuan  tersebut.  Pengenalan  wajah  berkaitan  erat  dengan   biometrik  manusia,  hal  tersebut dikarenakan  terdapat  informasi  unik  yang  terkandung  di  dalamnya.  Teknologi  pengenalan  wajah  dapat dimanfaatkan salah satunya pada sistem presensi kehadiran.
Banyak  metode  yang  digunakan  pada  proses  pengenalan  wajah,  salah  satunya  dengan  menggunakan  algoritma eigenface . Eigenface berfungsi untuk menghitung eigenvalue dan eigenvector yang akan digunakan sebagai fitur dalam melakukan pengenalan wajah. Citra akan direpresentasikan dalam sebuah gabungan vektor yang dijadikan satu  matriks  tunggal.  Dari  matriks  tunggal  ini  akan  di  ekstrasi  suatu  ciri  utama  yang  membedakan  antara  citra wajah satu dengan citra wajah yang lainnya. Untuk dapat mengenali dan mengidentifikasi wajah seseorang maka pada penelitian ini  diperlukan sebuah tools tambahan berupa web camera atau sering kita kenal  dengan istilah WebCam dan aplikasi yang akan digunakan adalah Visual Studio 2012.
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 21 – 27
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
Teknologi  pengenalan  wajah  ini  dapat  dimanfaatkan  oleh  IT  Telkom  Purwokerto  sebagai  sistem  presensi kehadiran mahasiswa. Salah satu hasil evaluasi perlunya pemanfaatan teknologi face recognition sebagai sistem presensi  kehadiran  mahasiswa  dikarenakan  belum  optimalnya  pemanfaatan  sistem  absensi  berbasis RFID  yang sebelumnya  telah  digunakan,  berbagai  permasalahan  teknis  yang  dihadapi  oleh  sistem  absensi  tersebut mengakibatkan  proses  absensi  kembali  dilakukan  secara  manual  menggunakan  kertas  absensi  yang  diberikan oleh Dosen.
Kata kunci: Citra, Eigenface , Face recognition , Image Processing , C#, Sistem Absensi
© 2022 Jurnal DINDA
a. Pendahuluan
Pemanfaatan  teknologi  informasi  saat  ini  telah mengalami perkembangan yang signifikan, hal tersebut dikarenakan  oleh  kemajuan  ilmu  pengetahuan  dan teknologi  yang menunjang kemudahan akses informasi di  berbagai  aspek  kehidupan.  Salah  satunya  di  dalam dunia Pendidikan.
Terdapat  banyak  pemanfaatan  teknologi  informasi  di dalam  dunia  Pendidikan,  salah  satunya  adalah  sistem presensi  kehadiran.  IT  Telkom  Purwokerto  merupakan salah  satu  perguruan  tinggi  swasta  yang  menerapkan sistem  presensi  kehadiran  mahasiswa  menggunakan teknologi Radio  Frequency  Identification (RFID)  [1]. Sistem  absensi  berbasis  RFID  telah  menggantikan sistem absensi manual (menggunakan kertas) pada saat itu.
Terdapat  permasalahan  yang  dihadapi  oleh  IT  Telkom purwokerto terhadap penggunaan teknologi RFID pada sistem  presensi  mahasiswa,  diantaranya  adalah  masih terdapatnya  kekurangan,  seperti  sistem  RFID  offline pada  saat  akan  dilakukan  proses  absensi,  sehingga  hal tersebut  sangat  mempengaruhi  kelancaran  kegiatan mata kuliah.
Gambar 1. 1 Perbandingan Jumlah Mahasiswa dan Jumlah Dosen Institut Teknologi Telkom Purwokerto
Berdasarkan  grafik  perbandingan  jumlah  mahasiswa dan  dosesn  pada  tahun  2014  sampai  dengan  tahun 2017,  didapatkan  hasil  bahwa  jumlah  mahasiswa  IT Telkom Purwokerto semakin meningkat setiap tahunnya.  Sebagai  perguruan  tinggi  swasta  yang semakin  diminati,  IT  Telkom  membutuhkan  sistem yang  dapat  menunjang  kelancaran  kegiatan  mata
kuliah,  dengan  melihat  permasalahan  tersebut  penulis berusaha  mengembangkan  sistem  presensi  dengan menggunakan teknologi face recognition [2].
Face  recognition banyak  diterapkan  pada  banyak bidang,  salah  satunya  pada  sistem  presensi  kehadiran, tentunya  dengan  menggunakan  berbagai  macam metode  berbeda,  seperti  :  jaringan  syaraf  tiruan  [3], principal  component  analysis [4], template  matching [5], learning vector quantization [6], dan euclidean [7]. Masing-masing  metode  tentunya  memiliki  keunggulan dan kelemahan. Dari berbagai macam metode yang ada, penulis  menggunakan  metode eigenface [8].  Penelitian ini  bertujuan  untuk  memberikan  solusi  terhadap permasalahan  sistem  presensi  kehadiran  mahasiswa pada  Institut  Teknologi  Telkom  Purwokerto.  Solusi yang  penulis  tawarkan  adalah  dengan  memanfaatkan sistem  pengenalan  wajah/ face  recognition pada presensi mahasiswa Institut Teknologi Telkom Purwokerto

## b. Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini  terdapat  tahapan  penelitian  yang dilakukan  oleh  penulis  dalam  mengembangkan  sistem presensi  mahasiswa  menggunakan  tekknologi  face recognition.
Requirements Analysis Design Implementation Verivication Maintenance Gambar 2. 1. Alur kerja pengembangan waterfall 0 2000 2014 2015 2016 2017 Perbandingan Jumlah Mahasiswa dan Jumlah Dosen Institut Teknologi  Telkom
Purwokerto…
Jumlah Mahasiswa Jumlah Dosen
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 21 – 27
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
Gambar  2.1  alur  kerja  pengembangan  waterfall  yang penulis lakukan dalam penelitian ini, yang secara garis besar akan di jabarkan sebagai berikut :
a. Fase Definisi
Pada  tahapan  penelitian  ini,  penulis  melakukan analisis  sistem  yang  sedang  berjalan,  kemudian dari  hasil  analisis  tersebut  didapatkan  sebuah permasalahan [9], berdasarkan permasalahan yang ditemukan  pada  sistem  berjalan  itulah  penulis melakukan  analisis  terhadap  kebutuhan  sistem yang  akan  dirancang,  apa  saja  yang  dibutuhkan oleh sistem selanjutnya untuk mengatasi permasalahan  yang  dihadapi  oleh  sistem  yang sedang berjalan
b. Fase Desain
Pada  tahapan  penelitian  ini,  penulis  mendesain sistem basis data yang akan digunakan, merancang  UML  diagram  [10],  serta  mendesain struktur  menu  dan  user  interface  aplikasi  yang akan digunakan.
Admin Sistem Absensi Face Recognition Melakukan registrasi Menentukan directory penyimpanan citra Mengelola data mahasiswa Mengelola data dosen Mengelola data kelas Mengelola data absensi Menambah data mahasiswa Mengupdate data mahasiswa Menghapus data mahasiswa Melakukan login Menambah data dosen Mengupdate data dosen Menghapus data dosen Menambah data kelas Mengupdate data kelas Menghapus data kelas Menambah data absensi Mengupdate data absensi Melihat data absensi Mencetak data absensi «includes» «includes» «includes» «includes» «includes» «includes» «extends» «extends» «extends» «extends» «extends» «extends» «extends» «extends» «extends» «extends» Melakukan training citra input «includes» «extends» «extends» «extends» Gambar 2. 2. Use Case Admin
Sistem Absensi Face Recognition Melakukan capture image dari webcam Melakukan registrasi Melakukan konfirmasi absensi Melakukan login «includes» Mahasiswa Melihat data absensi «includes» Gambar 2. 3. Use Case Mahasiswa Gambar 2. 4. Mokeup form training citra
Gambar 2. 5. Mokeup form absensi mahasiswa
c. Fase Implementasi Pada  tahapan  penelitian  ini,  penulis  melakukan proses perancangan aplikasi (melakukan pengkodean) dengan mengimplementasikan perancangan model desain yang telah di buat pada proses  sebelumnya,  serta  mengimplementasikan algoritma eigenface pada sistem.
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 21 – 27
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
Gambar 2. 6. Citra Training 2
Gambar 2. 7. Citra
Training 1 Nilai tengah (mean)
Ψ = 1 𝑀 ∑ Γ 𝑛 𝑀 𝑛=1 Ψ = 1 2 [ 1 1 1 0 1 0 1 2 2 ] +  [ 2 0 1 1 2 0 0 2 4 ] Ψ =   [ 1 0 1 0 1 0 0 2 3 ]
Untuk  mendapatkan  nilai  eigenface,  maka diperlukan  nilai  eigenvector.  Untuk  mendapatkan nilai eigenvector, maka diperlukan nilai eigenvalue.
Menghitung Nilai Eigenvalue (𝜆) (𝐿 − λI) = 0 𝑎𝑡𝑎𝑢 (λI − L) = 0
0 =   [ 1 0 0 0 1 0 0 0 1 ] −   [ 2 1 0 1 2 0 0 0 3 ]
𝑑𝑒𝑡 [ λ − 2 −1 0 −1 λ − 2 0 0 0 λ − 3 ] = 0
[ λ − 2 −1 0 −1 λ − 2 0
0 0 λ − 3 ] [ λ − 2 −1 −1 λ − 2 0 0 ] = 0 =  λ 3 −  7λ 2 + 15λ − 9 Didapatkan hasil eigenvalue sebagai berikut : λ 1 = 3, λ 2 = 1, λ 3 = 3
Menghitung Nilai Eigenvector (𝑣)
Eigenvector dihasilkan  dengan  mensubtitusikan nilai eigenvalue ke dalam persamaan
(λI − L)v = 0
Untuk 𝛌 𝟏 = 𝟑
[ λ − 2 −1 0 −1 λ − 2 0 0 0 λ − 3 ] [ 𝑣 1 𝑣 2 𝑣 3 ] =   [ 0 0 0 ]
[ 1 −1 0 −1 1 0 0 0 0 ] [ 0 0 0 ]   =   [ 𝑣 1 𝑣 2 𝑣 3 ] [ 1 −1 0 0 0 0 0 0 0 ] [ 𝑣 1 𝑣 2 𝑣 3 ]    =   [ 1 −1 0 ] [ 𝑣 1 𝑣 2 𝑣 3 ]    =   [ 1 −1 0 ] Untuk 𝛌 𝟐 = 𝟏
[ −1 −1 0 −1 −1 0 0 0 0 ] [ 0 0 0 ]   =   [ 𝑣 1 𝑣 2 𝑣 3 ] [ 0 0 0 −1 −1 0 0 0 1 ] [ 𝑣 1 𝑣 2 𝑣 3 ] =   [ −1 −1 0 ] [ 𝑣 1 𝑣 2 𝑣 3 ] =   [ −1 −1 0 ] Untuk 𝛌 𝟑 = 𝟑
[ 1 −1 0 −1 1 0 0 0 0 ] [ 0 0 0 ]   =   [ 𝑣 1 𝑣 2 𝑣 3 ] [ 𝑣 1 𝑣 2 𝑣 3 ] = [ 0 0 0 ]
Menghitung Nilai Eigenface (𝜇)
𝜇 𝑖 =   ∑ 𝑣 𝑖𝑘 ∅ 𝑘 𝑀 𝑘=1 𝜇 = 𝑒𝑖𝑔𝑒𝑛𝑓𝑎𝑐𝑒 𝑣 = 𝑒𝑖𝑔𝑒𝑛𝑣𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟
∅ = Selisih antara 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 image dengan nilai tengah
𝑀 = Jumlah data wajah
𝜇 1 = 𝑣 𝑥 ∅ 1 𝜇 1 = [ 1 −1 0 −1 1 0 0 0 0 ]  𝑥  [ 0 1 0 0 0 0 1 0 1 ] 𝜇 1 = [ 0 1 0 0 −1 0 0 0 0 ] 𝜇 2 = 𝑣 𝑥 ∅ 2
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 21 – 27
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
𝜇 2 = [ 1 −1 0 −1 1 0 0 0 0 ]  𝑥  [ 1 0 0 1 1 0 0 0 1 ]
𝜇 2 = [ 0 −1 0 −2 −1 0 0 0 0 ] Gambar 2. 8 Citra Testing
Menghitung  selisih testface dengan  nilai  tengah
( mean )
∅ 𝑛𝑒𝑤 =   𝜇 𝑛𝑒𝑤 −  Ψ ∅ 𝑛𝑒𝑤 =   [ 2 1 1 1 2 1 0 2 4 ] −   [ 1 0 1 0 1 0 0 2 3 ] ∅ 𝑛𝑒𝑤 =   [ 1 1 0 1 1 1 0 0 1 ]
Menghitung nilai eigenface pada testface
𝜇 𝑛𝑒𝑤 = v x ∅ 𝑛𝑒𝑤 𝜇 𝑛𝑒𝑤 = [ 1 −1 0 −1 1 0
0 0 0 ] 𝑥 [ 1 1 0 1 1 1 0 0 1 ] 𝜇 𝑛𝑒𝑤 = [ 0 0 −1 −2 −2 −1 0 0 0 ]
Menghitung  selisih  terkecil  antara  eigenface training  face  dengan  eigenface  testing  face menggunakan euclidean distance
𝜀 𝑘 = ||Ω − Ω 𝑛𝑒𝑤 ||
𝜀 1 = |[ 0 1 0 0 −1 0
0 0 0 ] − [ 0 0 −1 −2 −2 −1
0 0 0 ]|
𝜀 1 = |[ 0 1 −1 2 1 −1 0 0 0 ]|
𝜀 1 = √(0) 2 + (1) 2 + (−1) 2 + (2) 2 + (1) 2 + (−1) 2 + (0) 2 + (0) 2 + (0) 2 𝜀 1 = √8
𝜀 1 = 2,82 𝜀 2 = |[ 0 −1 −1 0 1 −1 0 0 0 ]| 𝜀 2 = √(0) 2 + (−1) 2 + (−1) 2 + (0) 2 + (1) 2 + (−1) 2 + (0) 2 + (0) 2 + (0) 2 𝜀 1 = √4 𝜀 1 = 2
Karena  jarak (distance)  eigenface pada image 2 dengan eigenface pada testface memiliki  nilai paling  kecil,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa testface memiliki kemiripan ciri dengan image 2.
Semakin  kecil distance eigenface  antara  citra  uji dan  citra  latih,  maka  akan  semakin  sesuai  citra yang dikenali.
d. Fase Pengujian Pada  tahapan  penelitian  ini,  penulis  melakukan proses  pengujian  terhadap  sistem  yang  telah dirancang.  Responden  yang  digunakan  adalah mahasiswa  IT  Telkom  Purwokerto  secara  acak., pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah seluruh  komponen  pada  sistem  dapat  berfungsi dengan baik.
3.   Hasil dan Pembahasan
3.1 Implementasi Mokeup Form Citra Training
Gambar 3. 1. Implementasi form training citra
Gambar 3.1 merupakan implementasi desain form training  citra.  Setiap  mahasiswa  akan  diambil sebanyak 10 macam citra training.
3.2 Implementasi Mokeup Form Absensi Mahasiswa
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 21 – 27
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
Gambar 3. 2. Implementasi form absensi mahasiswa
Gambar  3.2  merupakan  implementasi  desain  form absensi  mahasiswa.  Di  dalam  form  absensi mahasiswa  terdapat  waktu  yang  digunakan  untuk memberikan  batas  waktu  keterlambatan  absensi mahasiswa setiap kegiatan perkuliahan.

## 3.3 Pengujian sistem (Pengenalan wajah)
Gambar 3. 3. Pengujian Sitem Mengenali Wajah
Gambar 3.3 merupakan hasil pengujian sistem yang dilakukan  dengan  wajah  tanpa  ekspresi,  didapatkan hasil  bahwa  sistem  dapat  mengenali  wajah  sesuai dengan identitas mahasiswa.
3.4 Pengujian Sistem (Menyimpan data absensi)
Gambar 3. 4. Pengujian Menyimpan Data Absensi
Gambar  3.4  merupakan  hasil  pengujian  sistem  yang dilakukan  untuk  menyimpan  data  absensi  setelah sistem berhasil mengenali citra input mahasiswa
3.5 Pengujian Sistem (Batas keterlambatan absensi)

## 4.   Kesimpulan
4.1 Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh penulis,  maka  didapatkan  kesimpulan  sebagai berikut :
1. Sistem absensi mahasiswa dengan menerapkan teknologi  face  recognition  dapat  berfungsi dengan  baik,  sistem  dapat  mengenali  wajah mahasiswa yang terdeteksi pada webcam.
2. Algoritma  eigenface  yang  digunakan  pada sistem  absensi  mahasiswa  dapat  berfungsi dengan  baik,  hal  tesebut  dibuktikan  dengan keberhasilan sistem mendeteksi dan mengenali wajah mahasiswa.
4.2 Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian,  terdapat  beberapa saran  yang  diberikan  oleh  penulis  untuk  penelitian selanjutnya, antara lain :
1. Menambah  jumlah  data  training  yang  akan digunakan,  semakin  banyak  dan  beragam  data training  yang  diambil,  naka  hasil  yang  didapatkan akan semakin baik.
2. Melakukukan pengembangan aplikasi face
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 21 – 27
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
recognition dengan menggunakan bahasa pemrograman lain, seperti python dan java
3. Menerapkan  algoritma  lain  pada  penerapan  face recognition, sehingga didapatkan variasi baru dalam pengembangan teknologi face recognition.

## Daftar Rujukan
[1]  H.  Pranoto  and  O.  Kusumawardani,  “Real-time Triplet  Loss  Embedding  Face  Recognition  for Authentication Student Attendance Records System  Framework,” JOIV    Int.  J.  Informatics Vis. Vol 5, No 2 (2021)DO -
10.30630/joiv.5.2.480 ,  May  2021,  [Online]. Available: http://joiv.org/index.php/joiv/article/view/480.
[2]  F.  D.  Adhinata,  N.  Annisa,  F.  Tanjung,  W. Widayat,  and  G.  R.  Pasfica,  “Comparative  Study of  VGG16  and  MobileNetV2  for  Masked  Face Recognition,”  vol.  7,  no.  2,  pp.  230–237,  2021, doi: 10.26555/jiteki.v7i2.20758.
[3]  A.  Fadlil  and  S.  Yeki,  “Sistem  Verifikasi  Wajah Menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Learning Vector Quantization,” J. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 480–487, 2012, doi: 10.12928/jifo.v4i2.a5279.
[4]  K.  Gunadi  and  S.  R.  Pongsitaan,  “Pembuatan Perangkat Lunak
Pengenalan
Wajah
Menggunakan Principal Components Analysis,” J. Inform. ,  vol.  Vol  2,  no.  Perangkat  Lunak Pengenalan Wajah Menggunakan Principal Components Analysis, pp. 57–61, 2001.
[5]  M.  A.  Rahman  and  S.  Wasista,  “Sistem Pengenalan Wajah Menggunakan Webcam  Untuk Absensi  Dengan  Metode  Template  Matching,” EEPIS Repos. ,  vol.  Vol  9,  no.  Pengenalan  Wajah Menggunakan  Webcam  Untuk  Absensi  Dengan Metode Template Matching, pp. 1–6, 2010.
[6]  S. Heranurweni, “Pengenalan
Wajah
Menggunakan  Learning  Vector  Quantization (LVQ),” Pros.  SNST  Fak.  Tek. ,  vol.  1,  no.  1, 2010.
[7]  H.  Kurniawan  and  T.  Hidayat,  “Perancangan Program Pengenalan Wajah Menggunakan Fungsi Jarak  Metode  Euclidean  Pada  Matlab,” Semin. Nas.  Apl.  Teknol.  Inf.  2008  (SNATI  2008) Yogyakarta,  21  Juni  2008 ,  vol.  Vol  1,  no.  Snati, pp. 15–18, 2008.
[8]  N.  K.  A.  Wirdiani,  P.  Hridayami,  N.  P.  A. Widiari, K. D. Rismawan, P. B. Candradinata, and I.  P.  D.  Jayantha,  “Face  Identification  Based  on K-Nearest  Neighbor,” Sci.  J.  Informatics ,  vol.  6, no. 2, pp. 150–159, 2019, doi: 10.15294/sji.v6i2.19503.
[9]  F. Z. Ramadhan, G. Aditya, P. D. Y. Nainggolan, and  F.  D.  Adhinata,  “Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  pada  Hewan  Kucing  Berbasis  Web,” J. Komtika  (Komputasi  dan  Inform. ,  vol.  5,  no.  2, pp. 122–131, 2021.
[10]  V.  Sahfitri,  “Perancangan  sistem  reservasi  dan promosi  hotel  berbasis  website,” J.  Inform. ,  vol. 20, no. 1, pp. 54–66, 2020.