## Face Identification For Presence Applications Using Violajones and Eigenface Algorithm

## Chandra Kirana
Jurusan Teknik Informatika, STMIK Atma Luhur Pangkalpinang Jl. Jend. Sudirman Pangkalpinang (0717) - 433506
chandra.kirana@atmaluhur.ac.id

## Burham Isnanto
Jurusan Teknik Informatika, STMIK Atma Luhur Pangkalpinang Jl. Jend. Sudirman Pangkalpinang (0717) - 433506
burham@atmaluhur.ac.id
Abstrak -  Sistem  presensi  merupakan  hal  yang sangat  penting  di  dalam  suatu  lingkup  kerja,  seperti perkantoran,  sekolah,  maupun  universitas.  Sistem presensi  saat  ini  telah  berkembang  dalam  berbagai jenis,  diantaranya  sistem  presensi  secara  manual, barcode ,  sidik  jari,  iris  mata  dan  pengenalan  wajah. Saat ini telah rata-rata perusahaan telah menggunakan  sistem  presensi fingerprint .  Sistem presensi  menggunakan  sidik  jari  ini  masih  memiliki kekurangan dan kelemahan yang disebabkan human error , seperti scan sidik jari sulit diterima. Hal ini bisa dikarenakan  kondisi  jari  yang  tidak  normal,  seperti basah,  kotor,  terlalu  kering,  maupun  ujung  jari terkelupas.  Dengan  adanya  perkembangan  teknologi mobile saat  ini,    maka  diusulkan  sebuah  sistem presensi  berbasis wajah  yang akan  dibangun  dengan menggunakan  metode Viola–Jones dan Eigenface pada smartphone. Metode Viola  -  Jones merupakan algoritma  yang  paling  banyak  digunakan  untuk mendeteksi  wajah  dikarenakan  metode Viola-Jones mampu  mendeteksi  secara real-time ,  cepat,  efisien, dan  juga  mempunyai  keakuratan  yang  sangat  tinggi dalam  mendeteksi  wajah.    Metode Viola-Jones ini menggabungkan empat kunci utama yaitu: Haar Like Feature,  Integral  Image,  AdaBoost  Learning  , dan Cascade  Classifier. Algoritma Eigenface digunakan untuk  melakukan  identifikasi  citra  wajah  yang terdeteksi dari suatu citra wajah dengan menggunakan Principal  Component  Analysis (PCA). Setelah dilakukan pengujian, aplikasi presensi wajah yang diusulkan mampu menghasilkan tingkat akurasi sebesar 90,90%.
Kata Kunci: Viola-Jones,  Principal  Component Analysis  (PCA),  Eigenface,  Mobile,  Sistem  Presensi, Smartphone

## I. PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  saat  ini  telah  banyak berkembang  seiring  dengan  berjalannya  waktu. Salah satu teknologi yang banyak berkembang saat ini  adalah teknologi berbasis mobile . Hal ini dapat dilihat  dari  banyaknya  produsen handphone melakukan pengembangan aplikasi pada smartphone .  Dengan  banyaknya  aplikasi  yang  ada pada smartphone membuat  beberapa  pihak  ikut
mengembangkan  aplikasi  di smartphone untuk keperluannya.  Salah  satu  keperluannya  adalah untuk meningkatkan pelayanan yang terbaik.
Sistem  presensi  merupakan  hal  yang  sangat penting  di  dalam  suatu  lingkup  kerja,  seperti perkantoran,  sekolah,  maupun  universitas.  Dengan adanya  sistem  presensi  ini,  maka  pihak  yang berwenang  dapat  dengan  mudah  mengetahui  siapa saja  yang  terlambat  maupun  yang  tidak  masuk kerja.  Sistem  presensi  saat  ini  telah  berkembang dalam  berbagai  jenis,  diantaranya  sistem  presensi secara  manual, barcode ,  sidik  jari,  iris  mata  dan pengenalan  wajah.  Saat  ini  rata-rata  disetiap perusahaan  telah  menggunakan  sistem  presensi fingerprint , dimana setiap karyawan maupun dosen menggunakan sidik jari untuk mencatat kehadirannya. Pada sistem presensi yang menggunakan  sidik  jari  ini  masih  memiliki kekurangan  dan  kelemahan  yang  disebabkan human  error ,  seperti scan sidik  jari  sulit  diterima. Hal  ini  bisa  dikarenakan  kondisi  jari  yang tidaknormal,  seperti  basah,  kotor,  terlalu  kering, maupun ujung jari terkelupas.
Dengan  adanya  perkembangan  teknologi mobile saat  ini,    maka  diusulkan  sebuah  sistem presensi  deteksi  wajah  berbasis smartphone yang akan dibangun dengan menggunakan metode Viola –  Jones dan Eigenface. Metode Viola  -  Jones merupakan algoritma yang paling banyak digunakan  untuk  mendeteksi  wajah.  Metode  ini terdiri  atas  tiga  komponen  penting  yaitu Integral Image digunakan    untuk  menentukan  ada  atau tidaknya  fitur Haar tertentu  pada  sebuah  gambar. Metode AdaBoost  Machine  Learning digunakan untuk  memilih  fitur Haar spesifik  yang  akan digunakan  serta  untuk  mengatur  nilai  ambangnya ( threshold ),  dan Cascade  Classifier sebagai pengklasifikasi  akhir  untuk  menentukan  daerah wajah  pada  gambar  dari  metode  ini.  Urutan  filter pada Cascade ditentukan  oleh  bobot  yang diberikan AdaBoost .  Filter  dengan  bobot  paling besar  diletakkan  pada  proses  pertama  kali dengantujuan  untuk  menghapus  daerah  gambar bukan  wajah  secepat  mungkin[1].  Pendeteksian wajah dengan  menggunakan  metode Viola  – Jones
mampu mendeteksi secara realtime, cepat, efisien,dan  mempunyai  keakuratan  yang  tinggi dalam  mendeteksi  wajah.  Selanjutnya  Algoritma Eigenface adalah  suatu  metode  pengenalan  wajah berdasarkan Principal Component Analysis (PCA). Prinsip dasar dari sebuah pengenalan wajah adalah dengan  melakukan encode kemudian  dilakukan perbandingan dengan hasil decode yang sebelumnya telah dilakukan.
Beberapa  peneliti  sebelumnya  telah  banyak melakukan  penelitian  mengenai  identifikasi  wajah menggunakan algoritma Viola – Jones dan Eigenface .  Penelitian  yang  dilakukan  oleh
[2]mengenai Deteksi Wajah dengan Metode Viola- Jones  pada  OpenCV  Menggunakan  Pemrograman Python,  menghasilkan  sistem  dapat  mendeteksi wajah dengan batasan  jarak antara ± 134 dan ± 21 cm  dari  kamera,  serta  batasan  kecerahan  antara  ± 200 nilai mean untuk maksimal terang, serta sistem dapat mendeteksi wajah dalam keadaan non-frontal (tercatat mampu mendeteksi wajah dengan kemiringan ± 74º). Penelitian [3] tentang Game Tic Toc  Toe  dengan  Gerakan  Jari  Menggunakan Metode Viola and Jones menghasilkan Posisi sudut yang dapat terdeteksi oleh jari padda kondisi tegak lurus  0º  hingga  45º  dari  depan  kamera,  serta  jarak optimal  yang  masih  mampu  dideteksi  oleh  sistem adalah 10-20 cm, selebihnya sistem kurang  handal mendeteksi  adanya  jari.Penelitian[4]  mengenai Implementasi  pengenalan  wajah  dengan  Metode Eigenface pada  Sistem  Absensi  menghasilkan pemrosesan pengenalan wajah dengan menggunakan  metode Eigenface pada OpenCV  ini dikatakan sensitif, karena bergantung pada intensitas cahaya,  jarak, dan  sudut pandang wajah. Penelitian[5] mengenai perancangan dan pengembangan  sistem  absensi real-time melalui Metode  Pengenalan  wajah  menghasilkan  sistem absensi  yang  telah  dibuat  secara realtime mampu mendeteksi  wajah  user  melalui  metode  PCA ( PricipleComponentAnalysis ) dengan tingkat akurasi  sebesar  90%.  Penelitian  [6]  mengenai Perancangan  Aplikasi  dengan  Deteksi  Wajah Menggunakan Metode Eigenface menghasilkan Perancangan aplikasi absensi dengan deteksi wajah menggunakan  metode Eigenface dapat  bekerja dengan baik pada webcam baik itu dengan resolusi kecil  maupun  tinggi.  Penelitian  [7]  mengenai Aplikasi  Android  Deteksi  Mata  Menggunakan Metode Viola - Jones Menghasilkan Aplikasi deteksi mata  ini  tergantung  pada  kondisi  cahaya,  tingkat kemiringan obyek, dan jauh dekat jarak obyek dari kamera.
Penelitian [8]
mengenai HaarCascadeClassifier dan  Algoritma AdaBoost Untuk Deteksi Banyak  Wajah Dalam  Ruang  Kelas Menghasilkan Metode HaarCascadeClassifier Sangat  Ideal  digunakan  untuk  deteksi  banyak wajah dalam ruang kelas secara real - time .
Dengan  adanya  sistem  presensi  menggunakan deteksi  wajah  ini  diharapkan  dapat  meningkatkan
kedisiplinan  dan  juga  mencegah  kecurangan  yang dilakukan  oleh  karyawan  maupun  dosen  untuk memanipulasi data kehadiran mereka, karena dalam proses  absensi  mereka  harus  menggunakan  wajah mereka sendiri.

## II. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode  studi pustaka  sebagai  langkah  awal  dengan  mempelajari landasan teori mengenai deteksi wajah menggunakan algoritma Viola-Jones dan Eigenface pada  beberapa literature dan  referensi  lainnya. Referensi  meliputi  data-data  dari  internet,  jurnal, paper , e-book ,  dan  dokumen  lainnya  yang berhubungan dengan penelitian yang akan dibuat.
Aplikasi  presensi  yang  dibuat  menggunakan sistem  operasi  android  yang  bersifat opensource . Proses  dari  aplikasi  yang  dibuat  terdiri  dari  dua tahapan,  yaitu  pengisian  data-data  informasi karyawan  dan  dosen,  juga  data  citra  wajah  ke dalam database serta proses pengenalan wajah.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  menerapkan algoritma Viola-Jones dan Eigenface untuk identifikasi wajah pada aplikasi presensi menggunakan smartphone berbasis Android. Berdasarkan  tujuan  penelitian  tersebut,  maka metode  penelitian  yang  akan  digunakan  adalah metode penelitian terapan, di mana hasil penelitian dapat  langsung  diterapkan  untuk  memecahkan permasalahan yang dihadapi.

## A. Metode Pemilihan Sampel
Pada  penelitian  ini  pengambilan  sampel dilakukan  dengan  menggunakan  jenis  data  primer berupa  citra  wajah  pegawai  dan  data  sekunder berupa  data  pegawai.  Citra  yang  diperoleh menggunakan prosedur Non - RandomSampling dengan metode ConvenienceSampling , yaitu sampel  yang  dipilih  sesuai  keinginan  peneliti dengan  alasan  ketersediaan  anggota  atau  yang mudah diperoleh.

## B. Instrument Pengujian Data
Instrument untuk uji coba dalam penelitian ini mencakup  perangkat  keras  ( hardware )  dan  juga perangkat lunak ( software ).

## 1) Perangkat Keras
Adapun  perangkat  keras  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah Smartphone Android Samsung GalaxyTab V  dengan  spesifikasi  sebagai berikut :
a. ProcessorQuadcore ARM Cortex -A7 clockspeed 1,3 GHz
b. Ram sebesar 1 GB
c. Storage internal sebesar 8 GB
d. Kamera Depan dan Belakang berkapasitas 2 MP
e. Sistem Operasi Android 4.4.4 KitKat
f. Layar  7  inci  TFT capacitivetouchscreen ,  16M colors

## 2) Perangkat Lunak
Perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk implementasi  aplikasi  presensi  wajah  dengan algoritma Viola - Jones dan Eigenface ini menggunakan  sistem  operasi  Android  dengan bahasa  pemrograman  Java  serta  dengan  bantuan libraryOpen CV. Database yang  digunakan  pada penelitian ini adalah Mysql .
C. Teknik Analisa Sistem Teknik analisis pada penelitian ini menggunakan  dua  teknik,  yaitu:  teknik  deteksi wajah dan teknik pengenalan wajah. Teknik deteksi wajah di  sini  menggunakan algoritma Viola - Jones , Sedangkan untuk teknik pengenalan wajah menggunakan algoritma Eigenface .
D. Teknik Pengujian Sistem Pada  penelitian  ini,  pengujian prototype menggunakan  pengujian BlackBox .  Pengujian BlackBox merupakan  pengujian  untuk  mengetahui apakah  semua  fungsi  perangkat  lunak  yang  dibuat telah berjalan sesuai dengan kebutuhan fungsional.

## E. Rancangan Sistem
1) Diagram Konteks Sistem
Diagram konteks sistem  yang  akan  dibangun dapat di lihat pada Gambar I dibawah ini:
Aplikasi Presensi Wajah Pegawai Personalia Data Pegawai Data Presensi Laporan Presensi Laporan Presensi Gambar I Diagram Konteks Sistem
Keterangan:
Pegawai :  Entitas  Karyawan  dan  Dosen STMIK  Atma  Luhur    yang diwajibkan melakukan presensi Personalia :  Entitas Personalia Data Pegawai :  Meliputi  No,  NIP,  Nama,  Shift, Jabatan Data Presensi :  Meliputi  wajah  Karyawan  dan Dosen Laporan Presensi :  Laporan  presensi  yang  berisi No,  Tgl,  NIP,  Nama,    Jabatan, Shift, Status
2) Data Flow Diagram Level 1
Pada  DFD  level  1  ini,  proses  dari  diagram konteks dipecah  menjadi  3  proses,  yaitu  proses input  data  pegawai,  proses  presensi,  dan  juga proses laporan presensi.
Pegawai
Presensi Input Data Karyawan Laporan Presensi Personalia Tabel Pegawai Tabel Presensi Data Pegawai Data Pegawai Data Pegawai Data Presensi Laporan Presensi Laporan Presensi Data Presensi Data Presensi 1 2 3 Gambar 2 Data Flow Diagram Level 1 Keterangan: Data Pegawai :  Meliputi  No,  NIP,  Nama,  Shift, Jabatan Data Presensi :  Meliputi  wajah  Karyawan  dan Dosen Tabel Pegawai :  Untuk menyimpan data pegawai Tabel Presensi :  Untuk menyimpan data presensi Laporan Presensi :  Laporan  presensi  yang  berisi No,  Tgl,  NIP,  Nama,    Jabatan, Shift, Status

## 3) Data Flow Diagram Level 2
Pada  DFD  level  2  ini,  proses  input  data pegawai  dipecah  lagi  menjadi  2  proses,  yaitu proses  input  data  pegawai  dan  proses  input  citra wajah.
Pegawai Input Citra Wajah Input Data Karyawan Tabel Pegawai File Citra Pegawai Data Pegawai Data Pegawai Wajah Citra Wajah 1 2 Gambar 3 Data Flow Diagram Level 2 Untuk Input Data Pegawai
Keterangan:
Untuk  proses  presensi  dibagi  lagi  menjadi beberapa  proses,  diantaranya  proses  input  citra yang didapat melalui kamera handphone , kemudian imagematching yang  digunakan  untuk  mencari citra wajah yang mirip dengan citra pada database , serta  proses  presensi  yang  digunakan  untuk memproses  data  pada  saat  pegawai  melakukan absensi.
Pegawai Image Matching Input Citra File Citra Wajah Tabel Pegawai Data Presensi Citra wajah Hasil dari Identifikasi Wajah Citra Wajah 2.1 2.2 Proses Presensi 2.3 Citra Wajah Tabel Presensi Data Pegawai Gambar 4 Data Flow Diagram Level 2 UntukProses Presensi

## F. Analisis Pengenalan Wajah
Analisis pengenalan wajah terbagi menjadi dua tahapan,  tahapan  yang  pertama  adalah  tahapan training dan  yang  kedua  tahapan testing .  Untuk tahapan training , citra wajah  yang diambil  melalui kamera handphone akan  dideteksi  menggunakan algoritma ViolaJones ,  sehingga  hanya  bagian wajah  saja  yang  terdeteksi.  Setelah  citra  wajah terdeteksi  akan  dilakukan  proses preprocessing di mana  citra  wajah  akan  dikonversi  dari  citra  RGB menjadi  citra Grayscale ,  kemudian  citra  di capture dan  di resize .  Data  citra  wajah  kemudian  disimpan ke  dalam database dan  akan  digunakan  sebagai data training .
Pada  tahapan testing ,  proses  yang  dilakukan sama  dengan  proses training ,  dimana  citra  akan dideteksi  terlebih  dahulu  menggunakan  algoritma ViolaJones , kemudian dilakukan proses preprocessing .  Setelah  selesai  citra  wajah  yang telah  disimpan  akan  diuji  dengan  citra  wajah  baru yang  diambil  melalui  kamera handphone .  Citra yang didapatkan selanjutnya dilakukan perhitungan nilai  kecocokkan  dengan  kumpulan  citra  wajah
yang  ada  di  dalam database dengan  menggunakan algoritma Eigenface .  .  Berikut  merupakan  tahapan training dan testing pada  aplikasi  presensi  yang telah dibuat:
Mulai Inisialisasi Kamera Deteksi Wajah Dengan Viola Jones Capture Wajah Preprocessing Simpan Citra ke Database Mulai Inisialisasi Kamera Deteksi Wajah Dengan Viola Jones Capture Wajah Preprocessing Proses Pengenalan dengan Eigenface Wajah Dikenal? Hasil Pengenalan Data Absensi Selesai Tahap Training Tahap Testing ya tidak Gambar 5 Proses Training dan Testing pada Aplikasi Presensi
Proses  pengenalan  wajah  dimulai  dengan  cara membuat  sebuah  matriks  kolom  dari  wajah  yang dimasukkan ke dalam sebuah database . Nilai rata- rata  dari  sebuah vector citra  (mean)  dari  matrik kolom dihitung dengan cara melakukan pembagian jumlah  banyaknya  citra  yang  telah  disimpan  di dalam database .  Algoritma Eigenface secara menyeluruh  sangat  sederhana,  di  mana image matriks  (г)  direpresentasikan  ke  dalam  sebuah himpunan  matriks  (г 1 ,  г 2 ,  …,  г M ).  Kemudian  cari nilai  rata-rata  (Ѱ)  setelah  itu  gunakan  untuk melakukan ekstraksi eigenvector (ѵ) dan eigenvalue (λ) dari sebuah himpunan matriks. Nilai dari eigenvector digunakan  untuk  mendapatkan nilai  sebuah eigenface dari  image.  Jika  terdapat sebuah image baru  atau testface (г new )  yang  ingin dikenal,  maka  proses  yang  sama  juga  dilakukan untuk image (г new ).  Untuk  mencari  nilai eigenface dari  sebuah imagetestface (г new ),  maka  dilakukan juga  proses  pengekstraksi eigenvector (ѵ)  dan eigenvalue (λ).  Setelah  itu image baru  (г new ) memasuki  sebuah  tahapan  pengenalan  dengan menggunakan  metode Euclideandistance .  Tahapan perhitungan eigenface adalah sebagai berikut:
1. Menyiapkan  sebuah  data  dengan  membuat himpunan S yang terdiri dari seluruh training image
(г 1 , г 2 , …, г M ).
2. Pengambilan sebuah nilai tengah atau mean (Ѱ)
3. Mencari  selisih  (ϕ)  antara  nilai  sebuah  training image (г i ) dengan nilai tengah (Ѱ).
Data Pegawai :  Meliputi  No,  NIP,  Nama,  Shift, Jabatan Data Presensi :  Meliputi  wajah  Karyawan  dan Dosen Tabel Pegawai :  Untuk menyimpan data pegawai Tabel Presensi :  Untuk menyimpan data presensi Laporan Presensi :  Laporan presensi  yang  berisi No, Tgl,  NIP,  Nama,    Jabatan,  Shift, Status (1) (2)
4. Menghitung nilai dari matriks kovarian (с).
5. Menghitung eigenvalue (λ) dan eigenvector (ѵ) dari sebuah matriks kovarian (С).
6. Jika eigenvector (ѵ)  telah  didapat,  maka langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai eigenface (μ) dengan cara:
Untuk tahapan dalam pengenalan wajah adalah sebagai berikut: 1. Untuk image baru atau testface (г new ) yang akan dikenali,  langkah  yang  pertama  adalah  dengan menerapkan  cara  dari  tahapan  pertama  dalam menghitung eigenface untuk memperoleh nilai dari eigen dari image tersebut.
2. Kemudian  gunakan  metode Euclideandistance dalam  mencari  jarak  ( distance )  terpendek  antara nilai  sebuah eigen dari  training image di  dalam database dengan nilai sebuah imagetestface .

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengelompokkan dan Analisis Data
Proses  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini terbagi  menjadi  dua,  yang  pertama  data  informasi karyawan dan dosen berupa NIP, Nama, Shift, dan Jabatan.  Data  yang  ke  dua  adalah  data  citra  wajah yang  diambil  melalui  kamera handphone yang nantinya  citra  wajah  tersebut  akan  dijadikan sebagai  proses  pengenalan  dalam  melakukan pencatatan  kehadiran.  Data  citra  wajah  yang tersimpan  ke  dalam database berupa  citra  dengan ukuran 128x128 piksel dengan criteria pengambilan sebagai berikut:
1) Posisi  wajah  tegak  lurus  menghadap  ke  depan kamera handphone . 2) Jarak  obyek  dengan  kamera handphone dibuat konstan ± 50 cm.
3) Pengambilan  citra  wajah  dilakukan  dengan kondisi pencahayaan yang sama.

## B. Arsitektur Sistem Presensi Wajah
Arsitektur  pengenalan  wajah  menjelaskan gambaran  dari  rancangan  sebuah  aplikasi  yang akan  kita  gunakan.  Arsitektur  pengenalan  wajah terdiri  atas  dua  bagian  utama,  yaitu  bagian  antar muka  dan  juga  bagian  server.  Pada  bagian  antar muka,  menjelaskan  tampilan  awal  dari  aplikasi berupa  otoritas  hak  akses  bagi  pengguna, sedangkan  pada  bagian  server  mejelaskan  model algoritma  yang  digunakan,  yang  terdiri  atas Viola - Jones dan Eigenface ,  serta  sumber  data  yang berupa database dari aplikasi yang dibangun.
Aplikasi Presensi Pengenalan Wajah Antar Muka * Pengguna * Admin Server Model * Viola-Jones * Eigenface Sumber Data
MYSQL
Pengguna Kamera Handphone Obyek pengamatan

## Gambar 6 Arsitektur Sistem Pengenalan wajah

## C. Analisis Pengujian Data
Pengujian  aplikasi  presensi  wajah  yang dibangun dilakukan dengan memberikan masukkan berupa  data  citra  wajah  yang  didapatkan  melalui kamera handphone dengan  resolusi  480  x  640 piksel.  Pengujian  ini  dilakukan  untuk  menguji apakah aplikasi yang dibangun dapat mengidentifikasi  wajah  yang  nantinya  digunakan untuk proses pencatatan kehadiran. Pada pengujian data  ini,  sampel  citra  wajah  yang  digunakan diambil  dengan  posisi  pengambilan  tegak  lurus menghadap  ke  depan  kamera handphone .  Berikut salah satu contoh hasil pengujian proses penambahan data citra wajah:
Gambar 7 Proses Tambah Data Training
Gambar 8 Tambah Data Citra Wajah Berhasil
Selain  itu,  pengujian  juga  dilakukan  terhadap beberapa kriteria, seperti sudut hadap, pencahayaan dan jarak antara obyek dengan kamera handphone . Pengujian  ini  dilakukan  untuk  melihat  seberapa besar  keakuratan  pendeteksian  citra  wajah  dengan menggunakan  algoritma ViolaJones yang  mana nantinya  akan  digunakan  untuk  proses  pengenalan di dalam  melakukan pencatatan kehadiran. Berikut merupakan hasil pengujian dengan kriteria yangtelah disebutkan di atas:
Tabel 1 Hasil Pengujian dengan Beberapa Kriteria

## D. Pengujian Prototype
Pengujian prototype pada  penelitian  ini dilakukan dengan menggunakan smartphone berbasis  android,  di  mana  proses  pengujian  pada aplikasi  presensi  wajah  yang  telah  dibuat menggunakan 11 sample wajah, di mana pada saat proses    pencatatan  kehadiran  dilakukan,  posisi wajah  harus  tegak  lurus  menghadap  ke  depan kamera handphone dikarenakan  posisi  tersebut merupakan  posisi  normal  dalam  melakukan  proses pencatatan  kehadiran.  Jarak  antara  obyek  dengan
kamera yang  digunakan  pada  saat  proses pencatatan  kehadiran  ±50  cm  dengan  kondisi cahaya  yang  sama,  hal  ini  dilakukan  agar  proses pencatatan kehadiran dapat berjalan dengan baik.
Gambar 9 Tampilan Utama Aplikasi Presensi
Gambar 10 Tampilan Laporan Data Kehadiran
Berikut  merupakan  hasil  pengujian  pada aplikasi presensi wajah yang telah dibangun:
Tabel 2 Hasil Pengujian
∑ gambar yang berhasil Akurasi =                       x 100% ∑ total gambar yang diuji
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  Tabel  2, tingkat  akurasi prototype yang  telah  dibangun dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
Jika  dilihat  dari  perhitungan  di  atas,  tingkat keberhasilan identifikasi wajah yang telah dibangun  mencapai 90,99% .  Kegagalan  yang terjadi  dalam  melakukan  proses  absensi  dapat disebabkan oleh beberapa faktor: 1. Faktor  pencahayaan,  di  mana  bila  pencahayaan yang  kurang  maka  proses  pengenalan  tidak  akan menghasilkan  keberhasilan  yang  maksimal  dan dapat mengalami kesalahan sehingga mengakibatkan  wajah  yang  dikenali  bukan  wajah yang bersangkutan.
2. Faktor  Sudut  hadap  serta  jarak  antara  kamera dengan  obyek,  dimana  jika  sudut  hadap  dan  jarak obyek  terlalu  jauh,  maka  proses  pengenalan  tidak akan berjalan dengan baik.

## E. Pengujian Validasi
Pengujian  adalah  bagian  yang  sangat  penting di  dalam  membangun  suatu  perangkat  lunak. Pengujian  di  dalam  penelitian  dilakukan  untuk menjamin kualitas dari perangkat  lunak  yang telah dibuat,  serta  untuk  mengetahui  kelemahan  dari perangkat lunak tersebut.
Metode pengujian BlackBox merupakan metode yang  berfokus pada persyaratan  fungsional dari  perangkat  lunak  yang  telah  dibuat.  Pengujian BlackBox tidak  memperhatikan  struktur  logika internal  dari  perangkat  lunak  yang  telah  dibuat, tetapi berfungsi untuk mengetahui apakah perangkat  lunak  yang  telah  dibuat  berjalan  dengan semestinya.  Pengujian BlackBox ini  bertujuan untuk  melakukan  validasi  dan  melakukan  uji kesalahan pada prototype yang telah dibangun.
Tabel 3 Hasil Pengujian Prototype
Berdasarkan  hasil  pengujian prototype pada Tabel 3, secara keseluruhan prototype yang telah dibuat  dapat  diterima  fungsinya  dengan  baik  dan berjalan sebagaimana mestinya.

## IV. PENUTUP

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  dilakukan terhadap permasalahan, rumusan masalah, perancangan  sistem,  serta  pengujian  sistem  dari penelitian  yang  telah  dibuat,  maka  dapat  ditarik beberapa kesimpulan, antara lain:
1. Penerapan
algoritma
Viola - Jones dan Eigenface untuk  identifikasi  wajah  pada  aplikasi presensi menggunakan smartphone berbasis Android dapat berjalan dengan baik dengan tingkat akurasi sebesar 90,90% .
2. Proses identifikasi wajah pada aplikasi presensi ini sangat sensitif terhadap intensitas pencahayaan, jarak,  dan  juga  sudut  pandang  obyek  dengan kamera handphone .
3. Hasil  pengujian  pada  aplikasi  presensi  wajah dengan  menggunakan  algoritma Viola - Jones dan Eigenface berbasis smartphone android telah valid, Hal  ini  telah  dibuktikan  dengan  dilakukannya proses pengujian menggunakan pengujian
Blackbox dan juga pengujian model ISO-25010.

## B. Saran
Berikut  ini  merupakan  saran  yang  dapat digunakan  sebagai  bahan  pertimbangan  penelitian lebih lanjut:
 Tingkat  akurasi  pendeteksian  dan  pengenalan wajah  dapat  lebih  ditingkatkan  lagi  ,misalnya dengan menambahkan fitur morfologi wa
 Faktor  pencahayaan  sangat  berpengaruhdalam menentukan keberhasilan identifikasi wajah,
sehingga  perlu  dilakukan  penyempurnaan  dalam intensitas pencahayaan.
10
Akurasi =  11     x 100% = 90,99%
 Pada  penelitian  selanjutnya,  pengujian  sistem data  citra  wajah  untuk  training  maupun  testing dapat  menambahkan  jumlah pose citra  agar didapatkan hasil pengenalan yang lebih baik lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Putro,  M.D.,  2012.  Sistem  Deteksi  Wajah dengan  Menggunakan  Metode  Viola-Jones,
Seminar SCiETec,22 February 2012, UNIBRAW, Malang, pp.1–
5,https://repository.ugm.ac.id/id/eprint/32427
[2] Prasetya,  D.A.  &  Nurviyanto,  I.,  2012. Deteksi  wajah  metode violajones pada opencv menggunakan  pemrograman python , Tesis , Fakultas
Teknik,
Universitas Muhammadiyah Surakarta , pp.18–23,
[3] Nugraha, R., 2011. Game TicTacToe Dengan Gerakan  Jari  Menggunakan  Metode Viola And Jones , Tesis ,  Program  Pasca  Sarjana Teknologi  Informasi,  Politeknik  Elektronika
Negeri  Surabaya
[4] Muliawan,  M.R.,  Irawan,  B.  &  Brianorman,
Y., 2015. IMPLEMENTASI PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE EIGENFACE PADA  SISTEM ABSENSI,  Jurnal Coding Sistem  Komputer Untan, vol 3, No 1(2015).
[5] Putra,  N.T.A.,  Dwidasmara,  I.B.G.  &
Astawa,  I.G.S.,  2014.  PERANCANGAN DAN PENGEMBANGAN SISTEM ABSENSI REALTIME MELALUI METODE PENGENALAN  WAJAH.  Jurnal Sains dan Teknologi,  2014  - ejournal .undiksha.ac.id, pp.450–467.
[6] Putra, R.S., 2013. PERANCANGAN APLIKASI  ABSENSI  DENGAN  DETEKSI WAJAH MENGGUNAKAN METODE
EIGENFCE , Pelita Informatika Budi Darma, Volume : IV, Nomor: 2, Agustus 2013.
[7] Nugraha,  I.S.  et  al.,  2015. APLIKASI
ANDROID DETEKSI MATA MENGGUNAKAN METODE VIOLA-
JONES , Tesis ,Program  Pasca  Sarjana  Ilmu Komputer,  Universitas  Dian  Nuswantoro
Semarang.
[8] Santoso,  H.  &  Harjoko,  A.,  2013. Haar Cascade  Classifier dan  Algoritma Adaboost untuk  Deteksi  Banyak  Wajah  dalam  Ruang Kelas. Jurnal  Teknologi  AKPRIND ,  6(2), pp.108–115. Available at:
http://jurtek.akprind.ac.id/sites/default/files/1 08-115_santoso.pdf.