JURNAL SISFOTENIKA Vol. 12 No. 2, Juli 2022 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v12i2.1148

## Sistem Absensi Pegawai Dengan Pengenalan Wajah

## Employee Attendance System with Face Recognition
Nourman S. Irjanto* 1 , Rully Oktavia H. 2
1 Dosen STIMIK Sepuluh Nopember Jayapura; 2 Dosen STIMIK Sepuluh Nopember Jayapura
3 Jurusan Teknik Informatika, STIMIK Sepuluh Nopember, Jayapura e-mail: * 1 omanbm@gmail.com , 2 rully.hermawan@bmkg.go.id

## Abstrak
Metode pencatatan absensi yang menggunakan sistem pengenalan sidik jari dirasa bisa menjadi sarana penyebaran virus covid 19 dan perlu dibuat sebuah sistem pencatatan absensi biometric dengan menggunakan pengenalan wajah.  penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem  absensi  pegawai  yang  menggunakan  konsep  pengenalan  wajah  karena  sistem  absensi manual  yang  ada  memakan  waktu  dan  tidak  praktis  untuk  dipelihara  Sistem  ini  terdiri  dari empat  fase  -  pembuatan  database,  deteksi  wajah,  pengenalan  wajah,  pembaruan  kehadiran. Database dibuat dengan menggunakan foto Pegawai. Deteksi dan pengenalan wajah dilakukan dengan  menggunakan  algoritma  HOG  untuk  klasifikasi  wajah  dan  SVM  clasification  untuk mengenali  wajah..  Wajah  dideteksi  dan  dikenali  dari  webcame  langsung.  Kehadiran  akan tercatat  secara  otomatis  kedalam  dokumen.  Sistem  setelah  diuji  memiliki  akurasi  yang  baik, dengan  mencapai  86,4  %  pada  pagi  hari,  dan  88,8%  pada  sore  hari  yang  mana  akurasi tersebut cukup tinggi dan pada penelitian selanjutnya diharapkan sistem bisa dibangun secara daring  agar  pegawai  bisa  mengakses  sistem  absensi  dimana  saja  dan  laporan  bisa  di  akses dimana saja secara daring.
Kata kunci—Absensi pegawai, pengenalan wajah, HOG, SVM Clasification, Python

## Abstract
The attendance recording method that uses a fingerprint recognition system is felt to be a  means  of  spreading  the  covid  19  virus  and  it  is  necessary  to  create  a  biometric  attendance recording  system  using  facial  recognition.  This  study  aims  to  build  an  employee  attendance system  that  uses  the  concept  of  facial  recognition  because  the  existing  manual  attendance system  is  time  consuming  and  impractical  to  maintain.  This  system  consists  of  four  phases  - database creation, face detection, face recognition, attendance updates. The database is created using employee photos. Face detection and recognition is carried out using the HOG algorithm for  face  classification  and  SVM  classification  for  face  recognition.  Faces  are  detected  and recognized from the live webcam. Attendance will be recorded automatically into the document. The system after being tested has good accuracy, reaching 86.4% in the morning, and 88.8% in the  afternoon, which  is  quite  high accuracy  and  in  future  research  it  is  hoped  that  the  system can be built online so that employees can access  the attendance system anywhere. and reports can be accessed anywhere online.
Keywords—Employee attendance, facial recognition, HOG, SVM Clasification, Python

## 1. PENDAHULUAN
Absensi adalah  sebuah  aktivitas  pengambilan data yang bertujuan  untuk  mengetahui jumlah  kehadiran  pada  karyawan.  Penggunaan  absensi  ini  sering  digunakan  pada  sebuah instansi  atau perusahaan yang mempunyai banyak anggota[1]. Fungsi utama dari absensi  yaitu menghitung jumlah  kehadiran  anggota  untuk  mengetahui  berapa  upah yang harus di berikan pada  anggota.  Dengan  implementasi  sistem  absensi  yang  baik  akan  membantu  menyelesaikan masalah  pencatatan  absensi  sesuai  dengan  yang  diharapkan[2].  Seiring  berjalannya  waktu sistem absensi kian berkembang. Berbagai jenis sistem   absensi pula telah berkembang seperti dengan  menggunakan  metode  barcode  dan  sidik  jari[3].  Permasalahan  pada  sistem  absensi barcode adalah ketika karyawan tidak membawa kartu yang atau alat lainnya yang telah  diberi barcode, maka karyawan tidak akan bisa melakukan  absensi.
Dimasa  pandemi  covid-19  penggunaan  sistem  absensi  sidik  jari  tidak  bisa  gunakan. Kelemahan alat pemindai sidik jari yaitu satu alat yang digunakan secara bersamaan oleh semua karyawan  yang  memungkinkan  virus  covid-19  menyebar  melalui  alat  tersebut.  Maka  dari  itu metode  pengumpulan  data  absensi  karyawan  harus  dirubah.  Dengan  aplikasi  absensi menggunakan metode  pengenalan  wajah  karyawan  dapat  menggunakan  wajah  sebagai  sebagai id untuk melakukan absensi.
Metode pengenalan wajah merupakan salah satu teknologi biometric yang telah banyak digunakan dalam  beberapa sistem keamanan selain dari pengenalan retina mata dan pengenalan sidik  jari.  Kekurangan  dalam  metode  sidik  jari  ketika  sidak  jari  seseorang  terluka  atau  kotor akan  menggangu  proses  pembacaan  sidik  jari.  Permasalahan  utama  pada  penelitian  kali  ini metode  sidik  jari  tidak  bisa  diterapkan  selama  masa  pandemi.  Alat  pengenalan  sidik  jari digunakan  secara  bersamaan  yang  berpotensi  menjadi  media  penebaran  virus  covid-19, sehingga  metode  pengenalan  wajah  menjadi  solusi  terbaik.  Cara  kerja  pengenalan  wajah menggunakan  sebuah  device  kamera  atau  webcam  yang  bisa  diakses  secara realtime untuk menangkap  sebuah  citra  wajah  dan  kemudian  dibandingkan  dengan  id  wajah  yang  telah disimpan sebelumnya[4].
Dengan  kemajuan  pesat  dalam  pengenalan  wajah,  lebih  banyak  penelitian  harus dilakukan  untuk  meningkatkan  efisiensi,  kepraktisan,  dan  akurasi  dari  banyak  metode  yang dihasilkan.  Beberapa  penelitian  juga  mengusulkan  kartu  pintar  dengan  RFID  untuk  kehadiran pintar[4].  maramis  et  al,  mengusulkan  RFID  untuk  memantau  karyawan  perusahaan  . Kelemahan  dari  metode  ini  sama  dengan  metode  sidik  jari.  Di  sisi  lain,  ketika  kartu  magnetik mengalami  malfungsi,  sistem  tidak  akan  dapat  mengenali  identitas  yang  diberikan  oleh  kartu tersebut. Studi lain menggunakan smartphone untuk melacak kehadiran karyawan. Benfano dkk, mengusulkan smart mobile sebagai absensi karyawan menggunakan pengenalan suara[5] .
Beberapa  tahun  terakhir  ini,  banyak  penelitian  yang  mengembangkan  sistem pemeriksaan  dengan  menggunakan  pengenalan  wajah[6]–[12].  Salah  satu  faktor  yang menyebabkan pengenalan wajah kurang akurat dalam mengenali wajah yang telah dilatih adalah pencahayaan  yang  kurang  baik  karena  cahaya  sangat  berpengaruh  pada  kemampuan  baca  dari suatu sistem pengenalan wajah serta mampu mengurangi akurasi pembacaan[6], [11], [13]–[15].
Pada  penelitian  ini  akan  dibangun  sebuah  sistem  absensi  lokal  menggunakan pengenalan  wajah  yang  diharapkan  bisa  memberikan  solusi  dari  permasalahan  dari  penelitian sebelumnya  dimana  permasalahannya  terdapat  pada  cahaya  dan  pada  penelitian  ini menggunakan metode HOG yang mampu mengenali wajah dengan cahaya yang minimalis dan menggunakan  SVM  classification  untuk  mengindentifikasi  data  wajah  dengan  database  wajah yang telah tersimpan

## Sistem Absensi Pegawai Dengan Pengenalan Wajah

## 2. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini mengusulkan suatu proses pengenalan wajah untuk absensi pegawai yang  dapat  menggantikan  proses  pendataan  kehadiran  secara  manual.  Algoritma  pengenalan wajah tidak  dirancang dan dibangun dari awal,  melainkan mengandalkan library open-source bahasa  pemograman  Python  yang  bernama face_recognition [16].  Sistem    pengenalan  wajah menggunakan webcam external  dengan  kualitas  hd  1080P  yang  terhubung  melalui  perangkat USB dimana kualitas gambar yang ditangkap berukuran Full HD (1920 x 1080 piksel). Dimana alur dari penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini yang memiliki 6 langkah yaitu planning, analysis, Design, Development, Testing , dan jika sudah tidak ada revisi Kembali maka akan segera di- Implemention
Gambar 1 alur penelitian
Tahapan  penelitiannya  dibagi  menjadi  3  bagian  yaitu  tahapan  pengumpulan  data  foto pegawai,  kemudian  pengelanan  wajah,  seteah  itu  proses  pengujian  sistem  absensi.  Pada  jurnal ini  kami  mengimplementasikan  proses  pengenalan  wajah  sebagai  absensi  pegawai    yang  akan dipasang pada komputer.

## 2. 1 Pendaftaran wajah
Pada  tahapan  ini  merupakan  proses  pengumpulan  foto  pegawai  yang  akan  digunakan untuk menjadi data wajah yang akan ditraining agar sistem mampu mengenali wajah yang telah didaftarkan,  dalam  kasus  ini  Perguruan  tinggi  STIMIK  Sepuluh  Nopember  Jayapura  memiliki 17 staff administrasi dan 12 staff dosen dan semua foto wajah staff administrasi dan dosen akan didaftarkan dan dibari nama pada foto tersebut.
Jumlah  data  foto  pegawai  yang  dibutuhkan  untuk  sistem  absensi  ini  adalah  1  foto  per pegawai  yang  didapatkan  dari  bagian  kepegawainan  dimana  foto  tersebut  akan  dimasukkan kedalam folder yang ada dalam sistem seperti yang terlihat pada gambar berikut ini:

## Gambar 2 alur kerja sistem pengenalan wajah

## 2.2 Pengenalan wajah
Pada  tahapan  penegenalan  wajah  ini  akan  dibagi  menjadi  tiga  bagian  utama  yang pertama mendeteksi posisi wajah dalam sebuah frame, bagian kedua adalah pengkodean wajah, pengenalan wajah[16]

## 2. 2.1 mendeteksi wajah
Tahapan penelitian yang pertama adalah melakukan pendeteksian wajah dari sebuah foto sebelum dapat dilakukan pengenalan wajah. proses pendeteksian wajah pada penelitian ini menggunakan metode Histogram of Oriented Gradients (HOG)[9][11][17] yang prosesnya dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 3 . metode HOG untuk mendeteksi wajah
Saat  kamera  dinyalakan  proses  mendeteksi  wajah  dari  video  yang  dijalankan  menggunakan metode  HOG,  setelah  terdeteksi  maka  sistem  akan  membentuk  sebuah  persegi  untuk menunjukkan area yang menrupakan wajah yang akan terlihat seperti pada gambar dibawah ini:

## Sistem Absensi Pegawai Dengan Pengenalan Wajah
Gambar 4 . Mendeteksi wajah dari video

## 2. 2.2 mengkodekan wajah
Setelah  wajah  berhasil  terdeteksi  dengan  baik  secara  2  dimensi,  maka  langkah selanjutnya adalah mengkodekan wajah, dimana Langkah ini dikarjakan dengan cara melatihnya untuk  menghasilkan  128  pengukuran  fitur  wajah  2  dimensi  yang  telah  di  pilih  pada  tahap sebelumnya seperti gambar dibawah ini
Gambar 5. 128 pengukuran fitur wajah yang dihasilkan

## 2. 2.3 Pengenalan wajah
Proses pengenalan wajah bekerja dengan melihat 3 gambar wajah sekaligus yaitu  Muat gambar  wajah  latih  yang  tersimpan  pada  database  yang  telah  dikenali,  Muat  foto  orang  yang didapat  dari  hasil  tangkapan  kamera,  dan  Muat  foto  lain  dari  orang  yang  sama  dikenal  dalam database.  Kemudian  algoritma  melihat  pengukuran  yang  sedang  dibuatnya  untuk  masing- masing  dari  ketiga  gambar  tersebut.  Ini  kemudian  mengubah  sedikit  jaringan  saraf  sehingga memastikan pengukuran untuk membandingkan tingkat kemiripan yang dihasilkan untuk #1 dan #2 sedikit lebih dekat sambil memastikan tingkat kemiripan untuk # 2 dan # 3 sedikit lebih jauh menggunakan metode klasifikasi SVM[16].
.
Gambar 6. menghitung tingkat kemiripan
Dan  setelah  Langkah  pengukuran  tersebut  maka  selanjutnya  adalah    tinggal  mencari hasil pengukuran data wajah yang cocok dengan yang sudah ada dalam  database.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem ini akan dijalankan menggunakan komputer dengan spesifikasi processor core i5 gen  8,  dengan  kapasitas  RAM  8  GB,  dan  dengan  kapasitas  Harddisk  500  GB,  serta  bahasa pemrograman  python,  dimana  proses  pengenalan  ini  menggunakan  library  dari  Python  yaitu face-recognition .
Skema pengujian akan dilakukan dengan menguji sistem saat pagi hari yaitu jam 08.00 WIT dimana waktu tersebut merupakan waktu saat pegawai masuk serta pada waktu 16.00 WIT dimana  waktu  tersebut  merupakan  jam  pulang  kerja  pegawai,  pengujian  akan  dilakukan sebanyak 10 kali setiap orang dan dicatat pada tabel 1 dibawah ini, tabel di bawah menunjukkan berapa kali seseorang diidentifikasi dengan benar [Number Of Positife (NOP)], dan berapa kali ada kecocokan negatif palsu [Number of False Negative Match (NFN)][18].
Tabel 1. Hasil pengujian
No Nama Penguijan pagi hari Pegujian sore hari NOP  NFN  accuracy NOP NFN accuracy
1 Rosiyati M.H Thamrin, 8 2 80 % 10 0 100 % 2 Sariati H.Y. Bey 9 1 90 % 9 1 90 % 3 Budi Soepriyanto 9 1 90 % 9 1 90 % 4 Rahmat H. Kiswanto 9 1 90 % 9 1 90 % 5 Heru Sutejo 8 2 80 % 8 2 80 % 6 Hasmiati Mursalim 9 1 90 % 10 0 100 %

## Sistem Absensi Pegawai Dengan Pengenalan Wajah
7 Jim Lahallo 8 2 80 % 8 2 80 % 8 Emy L. Tatuhey 9 1 90 % 9 1 90 % 9 Patmawati Hasan 8 2 80 % 8 2 80 % 10  Elvis Pawan 9 1 90 % 9 1 90 % 11  Irma Rumatiga 9 1 90 % 9 1 90 % 12  Nourman S. Irjanto 9 1 90 % 9 1 90 % 13  Ajenkris Y. K. 8 2 80 % 8 2 80 % 14  Candra 8 2 80 % 9 1 90 % 15  Siti Maysaroh 9 1 90 % 9 1 90 % 16  Agustina D. 9 1 90 % 9 1 90 % 17  Handayani 9 1 90 % 9 1 90 % Rata-rata akurasi 86,4 % 88,8%
Perhitungan  rata-rata  akurasi  dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  pada  pagi  hari  saat pegawai  masuk  menggunakan  pencahayaan  dari  matahari  yang  masuk  ke  ruangan  dengan tinggat pencahayaan berada pada 100-120 lux, dan pada sore hari dengan bantuan cahaya lampu ruangan yang tingkat pencahayaannya berada pada 300-350 lux
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  tabel  1  dapat  di  simpulkan  bahwa  sistem  lebih merespon  penggunaan  cahaya  lampu  lebih  terang  dan  menyinari  wajah  dengan  sempurna dibandingkan  menggunakan  cahaya  matahari,  dikarenakan  jendela  yang  kurang  banyak  dan pencahayaan matahari yang tidak bagus memasuki ruangan tempat absensi  seperti yang terlihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 7. Proses pendeteksian wajah tanpa cahaya lampu

## Nourman S. Irjanto, Rully Oktavia H
Gambar 8. Proses pendeteksian wajah dengan cahaya tambahan

## 4. KESIMPULAN
Bedasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem pengenalan wajah yang dibangun sangat baik dan memiliki akurasi yang cukup tinggi, dan ada beberapa  factor  yang  mempengaruhi  akurasi  yaitu  pencahayaan,  kurangnya  pencahayaan mengakibatkan kesalahan pembacaan terhadap wajah. Hasil dari pengujian menunjukan bahwa sistem absensi yang dibuat memiliki akurasi 86,4% pada pengujian pada pagi hari pukul 08.00 WIT dengan pencahayaan menggunakan cahaya matahari yang berapa pada 100-120 lux tanpa lampu   dan pada  sore  hari  pukul  16.00  yang memiliki  pencahayaan  300-350  lux  mendapatkan akurasi yang lebih tinggi yaitu 88,8% yang dipengaruhi oleh pencahayaan yang lebih baik saat menggunakan  lampu  ruangan.  Sebagai  persyaratan,  sistem  absensi  pengenalan  wajah  yang dirancang  hanya  digunakan  dalam  kondisi  pencahayaan  yang  baik  yaitu  dengan  lampu  yang dinyalakan.

## Sistem Absensi Pegawai Dengan Pengenalan Wajah

## 5. SARAN
Penelitian ini masih memiliki sisi untuk yang dapat diperbaiki yaitu:
a. Sistem absensi masih bisa dibuat menjadi sistem daring
b. Sistem  pendeteksian  wajah  sangat  berpengaruh  terhadap  pencahayaan  yang  kurang  baik dapat menurunkan akurasi pembacaan.
c. Sistem ini masih menggunakan komputer sebagai tempat komputasinya, dan dapat di rubah menngunakan raspberry pi untuk sistem komputasi yang lebih hemat daya dan biaya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada ketua STIMIK Sepuluh Nopember Jayapura yang telah memberi dukungan financial terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Muntholib  and  S. Erlinda,  “Prototipe  Absensi  STMIK  Amik  Riau  Berbasis  Face  Recognition Menggunakan Metode Eigenface,” SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, p. 76, 2019.
[2] R.  Samet  and  M.  Tanriverdi,  “Face  recognition-based  mobile  automatic  classroom  attendance management system,” Proc. - 2017 Int. Conf. Cyberworlds, CW 2017 - Coop. with Eurographics Assoc.  Int.  Fed.  Inf. Process.  ACM  SIGGRAPH , vol.  2017-Janua,  no.  September  2017,  pp.  253– 256, 2017.
[3] R.  Panca  Juniawan,  Fransiskus;  Yuny  Sylfania,  Dwi;  Septia  Adiputra,  “Integrasi  Fingerprint System  Dengan  Real  Time  Absensi  Dosen  Berbasis  Web  (Studi  Kasus :  STMIK  Pontianak),” CogITo Smart J. , vol. 2, no. 2, p. 135, 2018.
[4] G. D. P. Maramis and P. T. D. Rompas, “Radio Frequency Identification (RFID) Based Employee Attendance Management System,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 306, no. 1, 2018.
[5] B.  Soewito,  F.  L.  Gaol,  E.  Simanjuntak,  and  F.  E.  Gunawan,  “Smart  mobile  attendance  system using  voice  recognition  and  fingerprint  on  smartphone,” Proceeding  -  2016  Int.  Semin.  Intell. Technol. Its Appl. ISITIA 2016 Recent  Trends Intell. Comput. Technol. Sustain. Energy , no. July, pp. 175–180, 2017.
[6] D.  Prangchumpol,  “Face  Recognition  for  Attendance  Management  System  Using  Multiple Sensors,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1335, no. 1, 2019.
[7] P. Pasumarti and P. P. Sekhar,  “Classroom  Attendance Using  Face Detection and Raspberry-Pi,” Int. Res. J. Eng. Technol. , vol. 5, no. 1, pp. 167–171, 2018.
[8] H. Yang  and X. Han,  “Face recognition attendance system based on real-time video processing,” IEEE Access , vol. 8, pp. 159143–159150, 2020.
[9] H.  Rathod,  Y.  Ware,  S.  Sane,  S.  Raulo,  V.  Pakhare,  and  I.  A.  Rizvi,  “Automated  attendance system  using  machine  learning  approach,” 2017  Int.  Conf.  Nascent  Technol.  Eng.  ICNTE  2017  - Proc. , vol. 5, no. 09, pp. 24–26, 2017.
[10] M.  S.  Akbar,  P.  Sarker,  A. T.  Mansoor,  A.  M.  Al  Ashray,  and  J.  Uddin,  “Face  Recognition  and RFID  Verified  Attendance  System,” Proc.  -  2018  Int.  Conf.  Comput.  Electron.  Commun.  Eng. iCCECE 2018 , pp. 168–172, 2019.
[11] Y.  W.  M.  Yusof et  al. ,  “Face  Recognition  and  RFID  Verified  Attendance  System,” SISY  2017  - IEEE 15th Int. Symp. Intell. Syst. Informatics, Proc. , vol. 5, no. 3, pp. 174–178, 2017.
[12] M.  Arsenovic,  S.  Sladojevic,  A.  Anderla,  and  D.  Stefanovic,  “FaceTime  -  Deep  learning  based face  recognition  attendance  system,” SISY  2017  -  IEEE  15th  Int.  Symp.  Intell.  Syst.  Informatics, Proc. , pp. 53–57, 2017.
[13] F. Hamami, I. A. Dahlan, S. W. Prakosa,  and K. F. Somantri, “Implementation Face Recognition Attendance Monitoring  System for Lab Surveillance with  Hash Encryption,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1641, no. 1, 2020.
[14] D. Sunaryono, J. Siswantoro, and R. Anggoro, “An android based course attendance system using face recognition,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci. , vol. 33, no. 3, pp. 304–312, 2021.
[15] A. Najmurrokhman, K. Kusnandar, A. B. Krama, E. C. Djamal, and R. Rahim, “Development of a
secured  room  access  system  based  on  face  recognition  using  Raspberry  Pi  and  Android  based smartphone,” MATEC Web Conf. , vol. 197, pp. 1–6, 2018.
[16] adam geitgey, “Modern Face Recognition with Deep Learning,” medium.com . [Online]. Available: https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-4-modern-face-recognition-with- deep-learning-c3cffc121d78.
[17] P.  E.  Rybski,  D.  Huber,  D.  D.  Morris,  and  R.  Hoffman,  “Visual  classification  of  coarse  vehicle orientation  using  histogram  of  oriented  gradients  features,” IEEE  Intell.  Veh.  Symp.  Proc. ,  pp. 921–928, 2010.
[18] K. Okokpujie, E. Noma-Osaghae, S. John, K. A. Grace, and I. P. Okokpujie,  “A face recognition attendance  system  with  GSM  notification,” 2017  IEEE  3rd  Int.  Conf.  Electro-Technology  Natl. Dev. NIGERCON 2017 , vol. 2018-Janua, pp. 239–244, 2017.