## JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan)
Vol. 11   No 1     pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 DOI: http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v11i1.2868

## ANALISIS  DAN  PERANCANGAN  SISTEM  PRESENSI MAHASISWA  BERBASIS  TEKNOLOGI  PENGENALAN WAJAH  DI  FAKULTAS  ILMU  KOMPUTER  UPN VETERAN JAWA TIMUR
Rizka Fiddiyansyah 1* , Seftin Fitri Ana Wati 2 , Anindo Saka Fitri 3 , Farras Hafish Zidane 4 , Nur Racana Kuslaila 5
1,2,3,4,5 Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur; Jl. Rungkut Madya No.1, Gn. Anyar, Kec. Gn. Anyar, Kota SBY, Jawa Timur 60294; telp +62 (031) 870 6369
Riwayat artikel: Riwayat artikel: Riwayat artikel: Received: 1  Desember   2022 Accepted: 28  Desember  2022 Published: 15 Januari  2023

## Keywords:
Face Recognition, CNN, OpenCV, Tensorflow
Corespondent Email: 21082010068@student.upnjatim. ac.id
How to cite this article:
Rizka (2023). Analisis Dan Perancangan Sistem Presensi Mahasiswa Berbasis Teknologi Pengenalan Wajah Di Fakultas Ilmu Komputer Upn Veteran Jawa Timur, 11(1).
© 2023 JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan). This article is an open-access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY NC)
Abstrak.  Pencatatan  presensi  mahasiswa  di  kelas  di  Universitas Pembangunan  Nasional  “Veteran”  Jawa  Timur  saat  ini  masih  dilakukan secara  manual.  Hal  ini  dinilai  kurang  efisien.  Dengan  semakin  pesatnya teknologi saat ini, seharusnya sistem presensi yang memanfaatkan biometrik dapat  tercipta  dan  dikembangkan.  Pada  naskah  penelitian  ini,  peneliti memaparkan  usulan  rancangan  sistem  presensi  biometrik  berbasis pengenalan wajah. Metode penelitian yang digunakan adalah studi literatur, analisis sistem saat ini, analisis kebutuhan sistem, dan perancangan sistem. Metode pembelajaran yang digunakan adalah Jaringan Neural Buatan atau Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dengan  memanfaatkan  pustaka OpenCV  dan  tensorflow.  Implementasi  sistem  akan  memanfaatkan  kamera pengawas CCTV yang berada di dalam kelas Fakultas Ilmu Komputer UPN “Veteran” Jawa Timur.
Abstract. Recording  student  attendance  in  classes  at  the  National Development University "Veteran" East Java is currently still done manually. This  is  considered  less  efficient.  With  the  rapid  development  of  today's technology, attendance systems that utilize biometrics should be created and developed. In this research paper, the researcher presents the proposed design of a facial recognition-based biometric presence system. The research method used is literature study, current system analysis, system requirements analysis, and  system  design.  The  learning  method  used  is  Convolutional  Neural Network  (CNN)  by  utilizing  the  OpenCV  and  tensorflow  libraries.  The implementation of the system will utilize CCTV surveillance cameras that are in the class of the Computer Science Faculty of UPN "Veteran" Jawa Timur.

## 1. PENDAHULUAN
Presensi merupakan prosedur yang wajib dilakukan  pada  ranah  pendidikan  perguruan tinggi. Presensi memiliki tujuan untuk mencatat kehadiran  mahasiswa  [6].  Namun  pencatatan
presensi mahasiswa di Universitas
Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur saat  ini  masih  dilakukan  secara  manual kemudian direkap pada sistem informasi dosen. Hal ini mungkin saja dapat dimanfaatkan oleh
mahasiswa
“nakal” untuk melakukan kecurangan seperti fenomena “Titip absen” [9]. Pada  zaman  dengan  teknologi  yang  semakin maju,  seharusnya  sistem  presensi  baru  dapat tercipta. Seperti presensi biometrik.
Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk  memberikan  usulan  sistem  pencatatan presensi  mahasiswa  secara  otomatis  dengan memanfaatkan  teknologi  pengenalan  wajah atau face  recognition.  Face  recognition merupakan teknik biometrik pengenalan wajah sebagai simbol identitas dengan menggunakan alat  yang  terkomputerisasi  [5].  Adapun  model yang  digunakan  adalah Convolutional  Neural Network (CNN). CNN pada dasarnya merupakan  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan yang efektif untuk klasifikasi citra [10]. Adapun perangkat  yang  dibutuhkan  dalam  sistem  ini adalah  CCTV  yang  berada  di  dalam  ruang kelas.
Penelitian  ini  akan  menjelaskan  analisis kebutuhan  fungsional  dan  non-fungsional sistem.  Kebutuhan  fungsional  merupakan penetapan fitur-fitur yang dibutuhkan pengguna sedangkan kebutuhan non-fungsional merupakan  kebutuhan  penunjang  sistem  yang sedang  dibangun  [11].  Kemudian,  di  dalam penelitian  ini  juga  akan  dijelaskan  bagaimana sistem dirancang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Face Recognition
Face  recognition adalah  suatu  cara  untuk menggunakan teknologi untuk mengidentifikasi seseorang  atau  kelompok  baik  menggunakan gambar  atau  video  [4]. Face  recognition merupakan suatu bentuk kecerdasan buatan(AI) untuk  mengenali  wajah  manusia,  sistem face recognition menangkap  visual  wajah  untuk kemudian membuat pola wajah yang digunakan untuk  mengidentifikasi  dan  mengelompokkan wajah.

## 2.2. OpenCV
OpenCV(Open  Source  Computer  Vision Library)  adalah  sebuah  library  untuk  machine learning  dan  computer  vision  yang  memiliki lebih  dari  2500  algoritma,  diantaranya  bisa digunakan untuk mendeteksi,mengenali wajah, mengidentifikasi  objek,  dan  lain-lain  [9]. OpenCV  juga  merupakan  library  yang  cross platform,  OpenCV  mampu  di  jalankan  di hampir semua OS.
2.3. Tensor Flow
Tensor Flow adalah sistem machine learning yang  beroperasi  pada  skala  besar  dan lingkungan  yang  heterogen  [1].  Tensor  Flow menggunakan grafik aliran data untuk mewakili komputasi,status  bersama,  dan  operasi  yang mengubah status tersebut.

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  analisis  dilakukan melalui  penelitian  kualitatif.  Di  mana  peneliti bertindak sebagai instrumen sekaligus pengumpul data [2]. Teknik pengumpulan data dilakukan  melalui  wawancara  mendalam dengan dosen dan karyawan tata usaha sebagai aktor terkait serta penyebaran kuisioner kepada mahasiswa  Fakultas  Ilmu  Komputer  UPN Veteran  Jawa  Timur.  Data  yang  didapat  dari proses  proses  tersebut,  kemudian  dianalisis. Data  pendukung  lainnya  didapatkan  melalui studi lituratur yang diperoleh dari artikel jurnal terdahulu.
Hasil analisis data digunakan sebagai acuan terhadap  perancangan  sistem.  Perancangan sistem merupakan bagian dari metode software development  life  cycle yang  merupakan metodologi  klasik  yang  digunakan  untuk mengembangkan, memelihara, dan menggunakan sistem informasi  [7][8].
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Analisis Sistem Saat Ini
Berdasarkan hasil wawancara mendalam  terhadap  dosen  dan  karyawan  tata usaha  serta  hasil  kuisioner  dengan  total  17 responden  didapatkan  analisis  sistem  presensi yang saat ini diterapkan di UPN Veteran Jawa Timur  masih  tergolong  kurang  efektif.  Yakni dosen  masuk  kelas  dan  melakukan  presensi dengan  metode  seperti  tanda  tangan  di  atas kertas  atau  mencatat  kehadiran  mahasiswa  di Microsoft  Excel.  Gambar  1.  merupakan gambaran  sistem  saat  ini  yang  dijelaskan melalui flowchart.

## Gambar 1. Diagram alir sistem saat ini
Tak hanya itu saja, ada pula dosen yang menggunakan  presensi melalui internet  seperti melalui link website yang dibagikan oleh dosen, namun  hal  tersebut  juga  memiliki  kekurangan di dalamnya. Seperti apabila internet di kampus mengalami down ,  maka  banyak  masalah  yang akan terjadi salah satunya mahasiswa tidak bisa melakukan presensi.
Selain kekurangan tadi, dosen pun juga akan menginputkan satu persatu data mahasiswa  ke  sistem  SIDOS  secara  manual sehingga hal ini tentu saja memakan waktu yang cukup lama. Oleh karena itu, kami mengajukan ide  agar  sistem  presensi  mahasiswa  di  UPN Veteran  Jawa  Timur  menjadi  lebih  efektif, praktis, dan cepat dilakukan.
4.2. Pembangunan Sistem
Pada penelitian terdahulu yang dilakukan  oleh  Andri  Nugraha  Ramdhon  dan Fadly  Febriya  pada  2021,  sistem  presensi serupa memiliki tingkat akurasi sebesar 86,85% [3].  Penelitian  lain  dari  Rahmad  Hidayat  dan Agus Wagyana pada 2018 yang memanfaatkan algoritma Eigenface memberikan  akurasi  rata- rata  ROC  pada  Semua  Pengujian  Sistem. Didapatkan  nilai  sensitivitas  atau true  positive rate  (TPR)  sebesar  96,53%,  nilai  kekhususan
atau false positive rate (FPR) sebesar 1,21% dan nilai  akurasi  sebesar  86,32%  dapat  dikatakan bawah  nilai  akurasi  dari  sistem  presensi menggunakan face recognition dengan metode Eigenface secara keseluruhan dapat dikategorikan  dengan  tingkat  akurasi  sangat tinggi [6].
Penelitian yang memanfaatkan metode CNN pada presensi mahasiswa di zoom meeting yang dilakukan oleh Sujud Satwikayana, Suryo Adi  Wibowo,  dan  Nurlaily  Vendyansyah menghasilkan akurasi sebesar 92% [10].
Gambar 2. Arsitektur Convolutional Neural
Network (CNN).
Berdasarkan metode-metode dan tingkat akurasi  yang  telah  dijelaskan  oleh  peneliti terdahulu,  maka  sistem  presensi  berbasis pengenalan  wajah  dapat  dirancang  dengan memperhatikan hal-hal berikut:
4.3 Analisis Kebutuhan Sistem Kebutuhan Fungsional sistem presensi mahasiswa  berbasis  pengenalan  wajah adalah sebagai berikut:
a. Sistem  mampu  melakukan  pemindaian wajah
b. Sistem  mampu  mencocokkan  wajah mahasiswa dengan data mahasiswa
c. Sistem mampu mengupdate status kehadiran mahasiswa di SIDOS
d. Dosen  dapat  mengatur  kapan  waktu absensi berjalan
e. Mahasiswa melakukan pendaftaran rekaman wajah di SIAMIK
Kebutuhan  Non-fungsional sistem  presensi mahasiswa  berbasis  pengenalan  wajah adalah sebagai berikut:
a. Reliability
Sistem  presensi  pendeteksi  wajah  hanya  bisa dimulai  oleh  dosen.Sistem  akan  menyatakan alfa  jika  mahasiswa  tidak  hadir  sampai  waktu yang  telah  ditentukan.  Sistem  hanya  akan mendeteksi  wajah  yang  terdaftar  di  dalam database.
b. Availability
Di  sistem  SIDOS  terdapat  identitas  beserta rekaman  wajah  mahasiswa.  Sistem  presensi terdapat pilihan yaitu hadir , izin, dan juga alfa
c. Security
Sistem  presensi  pendeteksi  wajah  hanya  bisa dimulai  oleh  dosen.  Sistem  akan  menyatakan alfa  jika  mahasiswa  tidak  hadir  sampai  waktu yang  telah  ditentukan.  Sistem  hanya  akan mendeteksi  wajah  yang  terdaftar  di  dalam database.
d. Maintainability
Maintainability  yaitu  tingkat  efektivitas  dan efisiensi  pada  suatu  produk  atau  sistem  untuk dapat  dimodifikasi  oleh  pengembang  (ISO 25010,  2011).  Maintainability  mengukur kemampuan sistem untuk dapat dimodifikasi.Perangkat  keras  yang  digunakan perlu  dilakukan  perawatan  secara  berkala minimal  tiga  bulan  sekali.  Sedangkan  model pembelajaran perlu dilatih ulang secara berkala dalam  jangka  waktu  satu  hingga  dua  bulan sekali untuk menjaga tingkat akurasi model.

## Portability
Analisis Perangkat Keras atau Hardware Perangkat keras atau hardware yang diusulkan dalam sistem baru :
- Prosesor Intel Pentium IV
- Ram 4GB
- HDD 1 GB
- Monitor : 14 inci
- Keyboard
- Mouse
- Raspberry Pi Module B
- IP CCTV
Analisis Perangkat Lunak atau Software Spesifikasi  perangkat  lunak  yang  dibutuhkan untuk mendukung aplikasi yang akan dibangun adalah sebagai berikut :
- Sistem Operasi Pc : Windows 10
- Python versi 3
- Firebase storage
- Client
4.4. Perancangan Sistem
Sistem  presensi  berbasis  pengenalan wajah  yang  dirancang  menggunakan  CCTV sebagai  perangkat  keras  pengambilan  citra gambar  wajah  mahasiswa  di  dalam  ruangan. Serta menggunakan website terintegrasi sebagai portal bagi dosen untuk mengaktifkan program pengenalan wajah pada CCTV dan memberikan akses presensi kepada mahasiswa.
4.4.1. Use case diagram
Use
Cases diagram sistem
menggambarkan  semua  aktor  dengan  skenario masing-masing.  Berdasarkan  diagram usecase pada Gambar 3, mahasiswa mendapatkan akses
presensi  yang  diberikan  oleh  dosen  untuk melakukan  rekam  wajah,  scan  wajah,  dan mendapatkan  informasi  rekap  presensi.  Staff tata  usaha  mendapatkan  rekap  presensi  dan memiliki wewenang untuk mengirimkan rekap data kepada SIDOS.

## Gambar 3. Usecase Diagram
4.4.2. Cross Functional Diagram
Menggambarkan  alur  proses presensi mahasiswa menggunakan teknologi pengenalan wajah.
Gambar 4. Cross Functional Diagram
Proses dimulai ketika dosen memberikan  akses  melalui  website  presensi kepada  CCTV  untuk  membuka  program pengenalan wajah yang tertanam di dalamnya. Sistem  akan  melakukan scanning untuk memindai wajah mahasiswa. Dalam proses ini mahasiswa  perlu  menampilkan  wajah  secara
utuh  tanpa  benda  penghalang,  seperti  masker atau  kacamata.  Lalu  sistem  akan  melakukan pencocokan  identitas  wajah  yang  melibatkan data  identitas  mahasiswa  yang  tersimpan  di SIDOS dan melakukan update status kehadiran. Proses  presensi  akan  menghasilkan  rekap presensi yang dapat diakses oleh staf tata usaha Fakultas  Ilmu  Komputer  UPN  Veteran  Jawa Timur.

## 4.4.3. Data Flow Diagram
Menggambarkan  arus  data  dari  suatu  sistem informasi  agar  mengetahui  bagaimana  proses jalannya atau alur data

## 4.4.4. context diagram

## Gambar 5. Context diagram
Secara  umum  terdapat  2  aktor  dan  1 sistem  pada  aplikasi.  2  aktor  ini  yaitu Mahasiswa  dan  Dosen.  Mahasiswa  akan melakukan  absensi  dengan  cara  scan  wajah melalui sistem yang sudah diberikan hak akses dari dosen. Dimana nantinya akan diambil atau direkap oleh sistem SIDOS.

## 4.4.5. DFD level 1

## Gambar 6. DFD level 1
Sebelum  dapat  melakukan  presensi pengenalan wajah, mahasiswa perlu mendaftarkan  rekaman  wajahnya  melalui website  siamik  (sistem  inforamsi  akademik UPN Veteran Jatim), yang nantinya rekaman ini akan disimpan di database data mahasiswa dan dari database ini, SIDOS dapat mengambil data mahasiswa yang ada.
4.4.6. DFD level 2
Gambar 7. DFD level 2 Sistem akan mengambil data mahasiswa dari database data mahasiswa untuk mengambil  data  wajah  mahasiswa  serta  data lainnya, kemudian sistem akan men- scan wajah mahasiswa  yang  hadir  dan  mencocokkan dengan  data  yang  diambil  pada  database, setelah  itu  sistem  akan  mengupdate  status kehadiran mahasiswa di SIDOS, yang kemudian  akan  disimpan  pada  database  Data Presensi

## 4.4.7 Domain Model
Model  domain  memberikan  gambaran mengenai objek yang terlibat dalam sistem,hubungan  antar  objek  dan  perilaku objek.

## Gambar 8. Domain Model Diagram
Pada  domain  model  diatas,  terdapat  beberapa objek  dan  aktor  dalam  sistem  presensi  face recognition  ini,  objek  dalam  sistem  ini  adalah sebagai berikut:
1. Akun Mahasiswa 2. Akun Dosen 3. Ruangan Kelas
4. Mata Kuliah
5. Jadwal Mata Kuliah
6. Presensi
7. Face Recognition
8. Foto Mahasiswa
9. Rekap Presensi
sedangkan  aktor  yang  terdapat  dalam  sistem, adalah sebagai berikut:
1. Dosen
2. Mahasiswa
3. Tata Usaha
Hubungan  yang  terjadi  antara  objek  dan  aktor ini antara lain :
1. Mahasiswa  -  akun  Mahasiswa  : Hubungan  antara  objek  dan  aktor  ini adalah aggregation, atau hubungan has
a, sehingga dapat di definisikan bahwa aktor mahasiswa memiliki akun mahasiswa.
2. Akun Mahasiswa - Presensi : Hubungan  antara  objek  dan  objek  ini adalah aggregation, atau hubungan has a, sehingga dapat di definisikan bahwa objek  presensi  dalam  sistem  memiliki akun mahasiswa.
3. Dosen - Akun Dosen : Hubungan  antara  objek  dan  aktor  ini adalah aggregation, atau hubungan has a, sehingga dapat di definisikan bahwa aktor Dosen memiliki akun Dosen.
4. Akun Dosen - Presensi : Hubungan  antara  objek  dan  objek  ini adalah aggregation, atau hubungan has
a, sehingga dapat di definisikan bahwa objek  presensi  dalam  sistem  memiliki akun dosen.
5. Ruangan Kelas - Presensi : Hubungan  antara  objek  dan  objek  ini adalah aggregation, atau hubungan has a, sehingga dapat di definisikan bahwa objek  presensi  dalam  sistem  memiliki objek ruangan kelas.
6. Mata Kuliah - Jadwal Mata Kuliah : Hubungan  antara  objek  dan  objek  ini adalah aggregation, atau hubungan has a, sehingga dapat di definisikan bahwa objek  Mata  Kuliah  memiliki  jadwal mata kuliah.
7. Mata Kuliah - Presensi Hubungan  antara  objek  dan  objek  ini adalah aggregation, atau hubungan has a, sehingga dapat di definisikan bahwa objek  presensi  dalam  sistem  memiliki Mata Kuliah.
8. Mahasiswa - Foto Mahasiswa : Hubungan  antara  aktor  dan  objek  ini adalah aggregation, atau hubungan has
a, sehingga dapat di definisikan bahwa aktor mahasiswa memiliki foto mahasiswa.
9. Foto Mahasiswa - Presensi :
Hubungan  antara  objek  dan  objek  ini adalah aggregation, atau hubungan has a, sehingga dapat di definisikan bahwa objek  presensi  dalam  sistem  memiliki foto mahasiswa.
10. Presensi - Face Recognition : Hubungan  antara  objek  dan  objek  ini adalah hubungan is a, sehingga dapat di definisikan bahwa objek face recognition    adalah  metode  yang digunakan dalam sistem presensi ini.
11. Presensi - Rekap Presensi :
Hubungan  antara  kedua  objek  ini adalah inheritance atau  penurunan.
Proses  presensi  akan  menghasilkan rekap presensi.
12. Rekap Presensi - Staf Tata Usaha : Hubungan  antara  objek  dan  aktor  ini adalah  asosiasi.  Rekap  presensi  akan dikirimkan  ke  sistem  SIDOS  yang dapat diakses oleh staf tata usaha.

## Gambar 9. Update Domain Model Diagram
Dalam  gambar  diatas,domain  model  menjadi semakin detail dengan ditambahkannya atribut pada  objek-objeknya,  objek-objek  yang  ada pada  sistem  ini  juga  memiliki  atributnya masing-masing,diantaranya adalah:
1. Akun Mahasiswa :
● NPM
● Nama Mahasiswa
● Semester
2. Akun Dosen :
● NIP
● Nama Dosen
● Jabatan
3. Foto Mahasiswa :
● Nama Foto
● Format
4. Ruangan Kelas :
● Kode Ruang
● Nama Ruang
5. Mata Kuliah :
● Kode Matkul
● Nama Matkul
6. Jadwal Mata Kuliah :
● Hari
● Jam
● Menit
7. Presensi :
● Nama Foto
● Waktu Kehadiran
8. Rekap Presensi
● Status Kehadiran

## 4.4.8. Class Diagram
Class Diagram menggambarkan  kelas-kelas  yang  ada pada  sistem  dan  hubungannya  dengan kelas yang lain.

## Gambar 10. Class Diagram
- Pada  class  diagram  presensi berbasis  pengenalan  wajah, terdapat 8 objek dan tiga aktor, objek yang terdapat pada class
diagram  diatas,  antara  lain adalah:
- Akun mahasiswa
- Foto mahasiswa
- Akun dosen
- Mata kuliah
- Jadwal mata kuliah
- Ruangan kelas
- Presensi
- Rekap presensi
Sedangkan  3  objek  pada  diagram diatas adalah: - Mahasiswa - Dosen
- Tata usaha Pada  setiap  objek  dalam  class
diagram,  memiliki  fungsi/method yang  dipergunakan  untuk  sistem
presensi  berbasis  pengenalan  wajah ini,  berikut  adalah  pasangan  objek dengan methodnya:
Akun Mahasiswa - Get NPM(), method ini berfungsi  untuk  mengambil nilai/value dari NPM mahasiswa yang bertipe varchar  yang  akan  digunakan objek  presensi  saat  waktu presensi dimulai untuk mengambil  data  mahasiswa yang hadir. - Get  semester(),  method  ini berfungsi  untuk  mengambil nilai/value dari semester mahasiswa yang bertipe integer. Foto mahasiswa - Set  foto  mahasiswa(),  method ini digunakan untuk mengubah atau menginput foto mahasiswa yang akan digunakan saat presensi. - Get foto(), method ini digunakan untuk mendapatkan file foto mahasiswa yang akan digunakan untuk presensi. Akun dosen - Get NIP(), method ini digunakan untuk mendapatkan nilai/value  NIP  dosen  yang memiliki  tipe  data  varchar, data  ini  akan  ditarik  atau digunakan saat presensi.
- Get  jabatan(),  method  ini digunakan untuk mendapatkan nilai/jabatan dosen.
Mata kuliah
- Get kode matkul(), method ini digunakan untuk mendapatkan nilai/value  dari  kode  matkul yang akan dijalankan presensinya. Jadwal mata kuliah - Get waktu kuliah(), method ini digunakan untuk mendapatkan nilai/value waktu kuliah terkait. Ruangan kelas
- Get  ruang  kelas(),  method  ini digunakan untuk mendapatkan nilai/value ruang kelas.
Presensi - Set presensi(), method ini juga sebagai  constructor  yang  akan membuat  objek  dengan  hasil data yang ditarik dari beberapa objek,  dan  di  method  ini  juga status kehadiran diubah.
- Get  presensi(),  method  ini digunakan untuk mendapatkan hasil  data  dari  presensi  yang
terjadi. Rekap presensi - Set cetak(), method ini digunakan  untuk  mencetak hasil dari presensi yang terjadi.

## 4.4.9. Robustness
Memberikan  gambaran  dari use  case  diagram  agar  mudah dipahami  alurnya  sebelum  dilakukan pendesainan serta untuk menyempurnakan teks  use case serta model objek.
Gambar 11. Diagram Robustness Untuk melakukan scan
wajah,  dosen  perlu  mengaktifkan CCTV  terlebih  dahulu  di  memlalui website  presensi  pengenalan  wajah, lalu  sistem  akan  mengaktifkan  mode presensi  CCTV.  Sistem  memberikan nilai  awal  pada  status  kehadiran semua  mahasiswa  menjadi  ‘Tidak hadir’. Ketika program telah diaktifkan,  CCTV  akan  mulai  men- scan  wajah  Mahasiswa  yang  ada  di ruangan dan mencocokkannya dengan data rekam wajah yang telah di upload mahasiswa,  jika  hasil  scan  cocok dengan  data  rekam  wajah,  maka sistem akan mengubah status mahasiswa menjadi ‘Hadir’,
sedangkan jika ada wajah yang tidak dikenali, sistem akan
segera memberitahu  dosen  jika  ada  wajah yang  tidak  dikenali,  dosen  bisa
memilih untuk mengklik menu presensi  manual  untuk  mengubah kehadiran  mahasiswa  yang  tersebut. Hasil dari proses tersebut adalah data kehadiran mahasiswa.
4.4.10. Sequence Diagram

## Gambar 12. Sequence Diagram
Dosen  mengakses  halaman utama website transaksi guna mengaktifkan program presensi CCTV.  Dosen  memilih  kelas  dan jadwal. Ketika kelas atau jadwal tidak sesuai,  akan  muncul  pesan  error. Namun  bila  sesuai,  akan  membuka halaman  presensi  dan  dosen  dapat mengaktifkan  mode  presensi  CCTV bila  menekan  button  mode  presensi CCTV.  Sistem  menset  status  awal seluruh  mahasiswa  menjadi  “Tidak hadir” sebelum mahasiswa melakukan presensi. Sistem mencocokkan  data  wajah  mahasiswa dari rekaman wajah dengan hasil scan wajah.  Jika  wajah  cocok,  sistem mengubah status kehadiran mahasiswa  menjadi”Hadir”.  Namun bila  tidak,  sistem  akan  menampilkan pesan  bahwa  ada  wajah  yang  tidak dikenali  lalu  akan  mengarahkan pengguna  pada  halaman  presensi manual. Sistem lalu mengubah seluruh status kehadiran dan
menyimpan data kehadiran mahasiswa.
4.4.11.  Graphical  User  Interface
(GUI)
Gambar 13. GUI website presensi
Tampilan antar muka website presensi pada  Gambar  13.  merupakan  tampilan ketika dosen harus memilih ruang atau kelas dan jadwal mata kuliah.
Gambar 14. GUI website presensi saat program pengenalan wajah aktif
Gambar  14.  Merupakan  tampilan  website presensi ketika program pengenalan wajah pada CCTV telah aktif. Pada halaman ini, citra kamera CCTV akan ditampilkan pada halaman atas. Lalu pada  bagian  bawah  halaman  akan  ditampilkan card-card mahasiswa  yang  telah  berhasil terdeteksi.

## 5. KESIMPULAN
Sistem  presensi  berbasis  pengenalan wajah  ini  dirancang  untuk  memperbaiki kekurangan dari sistem presensi sebelumnya di UPN  “Veteran”  Jawa  Timur,  khususnya  di Fakultas Ilmu Komputer. Sistem presensi baru ini  menggunakan  IP  CCTV  yang  diprogram menggunakan  bahasa  pemrograman  Python dengan  menggunakan  model  CNN  sebagai algoritma  pembelajaran  mesin.  Sistem  ini mampu  mendeteksi  dan  mengenali  wajah
mahasiswa  yang  hadir  serta  mencatat  status kehadiran  mahasiswa  secara  otomatis  dan mengirimkan  rekap  presensi  ke  SIDOS, sehingga dosen tidak perlu mencatat kehadiran mahasiswa secara manual. Sistem ini diharapkan  sebagai  jawaban  dari  kekurangan sistem  presensi  yang  sedang  berjalan  di  UPN “Veteran”  Jawa  Timur,  dengan  waktu  absensi yang  semakin  singkat,  diharapkan  kampus semakin  fokus  untuk  meningkatkan  kualitas pengajarannya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami Penulis artikel jurnal ini mengucapkan banyak  terima  kasih  serta  syukur  pada  Tuhan YME  yang  telah  memberi  karunianya  pada kami  untuk  bisa  menyelesaikan  artikel  jurnal ini,  tidak  lupa  juga  pihak  yang  terlibat  dalam penyusunan  artikel  ini,  khususnya  untuk  para narasumber  dan  dosen  Analisis  Desain  Sistem Informasi, serta teman-teman kami yang selalu membimbing  dan  mensupport  kami  dalam proses penyusunan artikel jurnal ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Abadi, M., Barham, P., Chen, J., Chen, Z., Davis, A.,  Dean,  J.,  Devin,  M.,  Ghemawat,  S.,  Irving, G.,  Isard,  M.  and  Kudlur,  M.  (2016). TensorFlow: A System for Large-Scale Machine Learning.  usenix,  [online]  12,  p.266.  Available at:
https://www.usenix.org/conference/osdi16/techn ical-sessions/presentation/abadi  [Accessed  23 Oct. 2022]
[2]  Alhamid,  T.,  &  Anufia,  B.  (2019).  RESUME: INSTRUMEN PENGUMPULAN DATA. Ekonomi  Islam  Sekolah  Tinggi  Agama  Islam Negeri (STAIN), 1. https://osf.io/preprints/inarxiv/s3kr6/download [3]  Andri  Nugraha  Ramdhon  and  Fadly  Febriya
(2021).  Penerapan  Face  Recognition  Pada Sistem  Presensi.  Journal  of  Applied  Computer Science  and  Technology,  2(1),  pp.12–17. doi:10.52158/jacost.v2i1.121.
[4]  azure.microsoft.com.  (n.d.).  What  Is  Face Recognition?  |  Microsoft  Azure.  [online] Available  at:  https://azure.microsoft.com/en- us/resources/cloud-computing-dictionary/what- is-face-recognition/#overview [Accessed 23 Oct.
2022].
[5] Hidayat1, R. and Wagyana, A. (2018). Rancang Bangun  Sistem  Presensi  Menggunakan  Face Recognition  dengan  Metode  Eigenface.  Jurnal Ilmiah Setrum, 7(2), pp.278–287.
[6] Nisa, A., Ramdani, D., Haryanto, G., Maeylani, W.,  Saifudin,  A.  and  Desyani,  T.  (2021). Penerapan Sistem Presensi Online pada Mahasiswa  Berbasis  Face  Recognition  dengan Metode Eigenface. Jurnal Informatika Universitas  Pamulang,  [online]  6(3),  pp.590– 593. Available
at: http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/infor matika [Accessed 22 Oct. 2022]..
[7]  OPenCV  (2019).  OpenCV  library.  [online] Opencv.org. Available at: https://opencv.org/ .
[8]  Permana,  A.  y.,  &  Romadlon,  P.  (2019). Perancangan Sistem Informasi Penjualan
Perumahan  Mengunakan  Metode  Sdlc  Pada  Pt.
Mandiri  Land  Prosperous  Berbasis  Mobile. Sigma  Information  Technology  Journal,  10(2), 156. https://jurnal.pelitabangsa.ac.id/index.php/sigma /article/view/585 [9]  Santoso,  B.  and  Kristianto,  R.P.  (2020). Implementasi  Penggunaan  Opencv  Pada  Face Recognition Untuk Sistem Presensi Perkuliahan Mahasiswa. Sistemasi : Jurnal Sistem Informasi, 9(2), pp.352–361.
[10]  Satwikayana,  S.,  Wibowo,  S.A.  and Vendyansyah,  N.  (2021).  Sistem  Presensi Mahasiswa  Otomatis  Pada  Zoom  Meeting Menggunakan Face Recognition Dengan Metode Convolutional  Neural  Network  Berbasis  Web. Jati  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika), 5(2), pp.785–793.
[11] Setiyani, L., Rostiani, Y. and Ratnasari, T.
(2020).  Analisis  Kebutuhan  Fungsional  Sistem Informasi Persediaan Barang Perusahaan General  Trading  (Studi  Kasus  :  PT.  Amco Multitech). Owner, 4(1), p.288. doi:10.33395/owner.v4i1.205. /