## Presensi Wireless Otomatis menggunakan Face Recognition
Firmansyah Adiputra 1 Faikul Umam 2
1 Sistem Informasi, Universitas Trunojoyo Madura
2 Teknik Mekatronika, Universitas Trunojoyo Madura frm.adiputra@trunojoyo.ac.id, faikul@trunojoyo.ac.id
DOI: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v15i3. 19762

## Abstrak
Presensi  adalah  sebuah  daftar  yang  digunakan  untuk  mencatat  kehadiran  seseorang  serta  tingkat kedisplinan dari anggota dalam suatu instansi, institusi atau perusahaan. Sistem yang digunakan dalam presensi juga mengalami banyak perkembangan yakni mulai dari sistem presensi yang memakai kertas, sistem  mesin check  clock, sistem smart  cards (RFID),  hingga  sistem  yang  paling  terbaru  ialah  sistem presensi biometrik ( fingerprint recognition, retina recognition, dan face recognition ). Dalam penelitian ini, sistem  yang  digunakan  pada  alat  presensi  adalah  salah  satu  dari  sistem  biometrik  yaitu  sistem face recognition. Hal  ini,  dikarenakan  sistem  biometrik face  recognition dinilai  paling  efektif  dari  pada menggunakan sistem presensi lainnya dan juga untuk meminimalisir kecurangan dalam presensi, seperti titip tanda tangan dan titip kartu. Sebelum proses pengenalan wajah dilakukan, terdapat proses deteksi wajah atau face detection yang akan terlebih dahulu mengindikasikan bahwa dalam gambar tersebut terdapat wajah manusia atau tidak. Untuk melakukan hal tersebut face detection memerlukan sebuah metode, yakni Skin Color Segmentation yang dapat memberikan indikasi secara spesifik pada sebuah gambar atau image, dengan cara mengidentifikasi jumlah pixel yang ada dalam persegi saja dan bukan nilai setiap pixel yang ada pada keseluruhan image . Kemudian hasil dari proses face detection ini, akan diolah  untuk  proses face  recognition ,  yang  mana  dalam  proses  ini  juga  memerlukan  metode  yakni Principal Component Analysis (PCA) . Kata-kunci: Presensi, Website Presensi, Face Detection , Skin Color Segmentation , Principal Component Analysis (PCA) .

## PENDAHULUAN
Perkembangan  peradaban  manusia  dari  zaman pra-sejarah hingga zaman modern tidak lepas dari teknologi informasi dan komunikasi. Kecanggihan teknologi  informasi  dan  komunikasi  yang  kita nikmati saat ini adalah hasil dari evolusi yang akan terus  berlanjut  hingga  masa  mendatang. Perkembangan teknologi yang sudah sangat pesat ini,  berdampak  pada  berbagai  bidang,  salah satunya bidang kesehatan, perbankan, bisnis, dan juga pendidikan. Dalam berbagai bidang tersebut biasanya terdapat daftar presensi yang digunakan untuk  mencatat  kehadiran  seseorang  baik  untuk menentukan  gaji  seorang  karyawan  ataupun untuk  menentukan  nilai  seorang  pelajar.  Sistem presensi  juga  mengalami  banyak  perkembangan yakni  mulai  dari  sistem  presensi  yang  dicatat secara manual pada sebuah kertas atau dokumen,
sistem  presensi  mesin check  clock dengan  cara memasukkan  sebuah  kertas  presensi  ke  dalam sebuah  mesin  yang  kemudian  akan  tercetak tanggal  dan  waktu  pada  kertas  tersebut,  sistem smart cards yang  cara  kerjanya  cukup menempelkan  kartu  pada  mesin,  hingga  sistem biometrik yang dalam beberapa tahun terakhir ini telah  menjadi  pilihan  utama  untuk  mengenali seseorang. Sistem ini dinilai lebih efektif dari pada menggunakan sistem presensi akses fisik ataupun virtual seperti password , PIN, token, maupun smart cards [1].
Sistem  biometrik  atau  disebut  juga  identifikasi biometrik  merupakan  pengenalan  seseorang secara  otomatis  berdasarkan  karakteristik  unik dari  fisiologis  (bagian-bagian  tubuh  tertentu seperti  sidik  jari,  retina  dan  wajah)  maupun
Journal of Science and Technology https://journal.trunojoyo.ac.id/rekayasa , 2022; 15(3): 386-397 ISSN: 0216-9495 (Print) ISSN: 2502-5325 (Online)
perilakunya [2]. Dalam sistem biometrik biasanya digunakan model verifikasi dan identifikasi. Model verifikasi  membandingkan  biometrik  seseorang dengan  biometrik  acuan  pada  basisdata  atau database yang  selanjutnya  akan  diidentifikasi bahwa  orang  tersebut  ada  dalam database atau tidak.  Sehingga  untuk  saat  ini  sistem  biometrik adalah  sistem  yang  bisa  dikatakan  paling  aman, nyaman dan ekonomis. Aman karena tidak dapat dipalsukan,  nyaman  karena  verifikasi  dan identifikasi mudah dilakukan dan pengguna tidak perlu direpotkan dengan kartu yang ketinggalan, kartu hilang, maupun kartu yang rusak, dan juga ekonomis  karena  dalam  pengaplikasiannya menjadikan  instansi pendidikan  atau  perusahaan dapat  meminimalkan  biaya  seperti  penerbitan kartu baru, penggantian kartu rusak maupun kartu yang hilang.
Selain  itu,  diera  pandemi virus covid-19  yang sedang  melanda  sebagian  besar  negara  didunia ini, bersentuhan langsung seperti bersalaman atau kontak  fisik  lainnya  menjadi  hal  yang  dihindari bagi  sebagian  besar  orang.  Hal  ini,  dikarenakan virus covid-19  ini  dapat  menular  melalui  kontak fisik  langsung  dan  juga  tidak  menutup kemungkinan virus tersebut  juga  dapat  menular dari  benda-benda  atau  perangkat  yang  ada ditempat-tempat  umum.  Oleh  karena  itu,  para peneliti  berusaha  untuk  mengubah  sistem pengoperasian  beberapa  perangkat  yang  ada ditempat-tempat umum, yang awalnya dioperasikan  secara  manual  atau  dengan  kontak fisik langsung menjadi sistem yang serba otomatis atau touchless. Berdasarkan uraian latar belakang permasalahan  diatas, maka sistem  presensi yang akan  digunakan  pada  penelitian  ini  ialah  sistem biometrik  yang  bersifat touchless .  Terdapat beberapa  jenis  dalam  sistem  biometrik  yakni fingerprint  recognition (pengenalan  sidik  jari), retina recognition (pengenalan  retina),  dan face recognition (pengenalan wajah). Akan tetapi dalam perancangan  sistem  presensi  ini,  peneliti  akan menggunakan  sistem  biometrik face  recognition atau  pengenalan  wajah.  Hal  ini,  dikarenakan sistem  pengenalan  wajah  merupakan  salah  satu dari  ketiga  jenis  sistem  biometrik  yang  paling ekonomis  tanpa  mengurangi  keamanan  dan kenyamanan  penggunanya.  Selain  itu,  sistem biometrik face recognition juga tidak memerlukan kontak fisik secara langsung untuk mengoperasikannya  dan  ditambah  lagi  sistem
on/off dari alat presensi ini direncanakan juga akan bersifat touchless dengan  bantuan proximity sensor  yang telah tertanam didalamnya, serta alat presensi ini juga ditambahkan sensor suhu tubuh yang sekaligus pengguna dapat mengetahui suhu tubuhnya ketika melakukan presensi dengan cara mendekatkan telapak tangannya saja tanpa harus menyentuhnya.  Sehingga, pengguna tidak perlu khawatir akan tertular virus ataupun bingung cara mengoperasikannya  saat  ingin  melakukan presensi.
Sebelum  proses  pengenalan  wajah  dilakukan, terdapat proses deteksi wajah atau face detection yang  akan  terlebih  dahulu  mengindikasikan bahwa  dalam  gambar  tersebut  terdapat  wajah manusia atau tidak. Untuk melakukan hal tersebut face detection memerlukan  sebuah  metode. Metode  yang  disusulkan  dalam  penelitian  ini adalah  metode Skin  Color  Segmentation yang dapat  memberikan  indikasi  secara  spesifik  pada sebuah citra , dengan cara mengidentifikasi jumlah pixel yang  ada  dalam  persegi  saja  bukan  nilai setiap pixel yang  ada  pada  keseluruhan image . Kemudian hasil dari proses face detection ini, akan diolah untuk proses face recognition , yang mana dalam  proses  ini  juga  memerlukan  sebuah metode. Metode yang diusulkan dalam penelitian ini  adalah Principal  Component  Analysis  (PCA). Metode  ini  merupakan  salah  satu  metode  yang dapat  digunakan  untuk face  recognition atau mengenali  wajah  seseorang  melalui  ciri-ciri utamanya  seperti  mata,  hidung,  bibir,  dan  alis sebagai  identitas.  Identitas  dari  citra  wajah seseorang  tersebut  dapat  dikenali  oleh  sistem melalui  berbagai    pelatihan  ( training )  yang disimpan  di database .  Sedangkan, database yang akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah database MySQL, salah satu database server yang mendukung banyak platform, bersifat open source dan juga bebas lisensi dari pada database komersil lainnya.  Sehingga  alat  presensi  ini  diharapkan dapat  berfungsi  dengan  baik,  seperti  yang diinginkan  dan  juga  dapat  memudahkan user dalam mengoperasikannya.

## METODE PENELITIAN
Banyak penelitian sebelumnya mengenai perancangan  alat  presensi  menggunakan face recognition yang  dapat  dijadikan  referensi pendukung  dalam  penelitian  ini.  Salah  satu contohnya  ialah  penelitian  yang  dilakukan  oleh
Laily  Nurindah  Sari  pada  tahun  2018  dengan membuat sebuah aplikasi presensi otomatis yang dijalankan pada sebuah perangkat PC atau laptop. Aplikasi tersebut menggunakan metode ekstraksi fitur  wajah  yaitu Principal  Component  Analysis (PCA) dan  klasifikasi  pengenalan  wajah  yaitu K- Nearest Neighbor. Metode ini, akan merubah citra kedalam  bentuk  citra  matrik  sehingga  variasi pencahayaan  pada  citra  wajah  orang  yang  sama dapat  dihilangkan  dan  selanjutnya  akan diklasifikasikan berdasarkan kedekatan lokasi atau jarak  suatu  data  dengan  data  yang  lainnya. Sehingga, pengenalan wajah menjadi lebih akurat. Cara    kerja  aplikasi  ini  adalah  dengan  cara membuka  aplikasinya  tersebut,  kemudian mengarahkan  wajah  kepada  kamera  yang  ada pada  perangkat  PC  atau  laptop.  Setelah  wajah dikenali, lalu pengguna menekan tombol ok yang ada  pada  aplikasinya  tersebut  untuk  melakukan presensi masuk ataupun pulang [6].
Penelitian juga pernah dilakukan oleh Diah Aryani, dkk  pada  tahun  2017  dengan  membuat  sebuah prototype alat  presensi  yang  menggunakan face recognition untuk  mengenali  wajah  seseorang, dimana hasil tangkapan kamera akan dicocokkan dengan foto atau tekstur lekuk wajah yang sudah ada didalam database. Dalam proses pengenalan wajah oleh kamera webcam , alat ini menggunakan mikrokontroler  arduino  uno  sebagai  pemroses data sesuai dengan database yang tersimpan pada storage PC/komputer  yang  sudah  terhubung melalui kabel USB. Sehingga, wajah akan terkenali sesuai  dengan  datanya  masing-masing  yang selanjutnya akan ditampilkan pada LCD 16x2 dan diikuti dengan  bunyi buzzer ketika data tersebut sudah cocok [7].

## Desain Alat
Desain  alat  merupakan  gambaran  awal  dari sebuah  alat  yang  akan  dirancang  atau  dibuat dalam  suatu  penelitian.  Hal  ini,  bertujuan  untuk memudahkan peneliti dalam proses pengerjaannya.  Desain  alat  pada  penelitian presensi otomatis menggunakan face recognition ini , ditunjukkan pada Gambar 1.
Berdasarkan desain alat presensi wireless otomatis menggunakan face  recognition pada  Gambar  1., semua komponen diletakkan disebuah kotak ( box panel )  yang  telah  didesain  sedimikian  rupa sehingga terlihat lebih estetika dan compact tanpa mengganggu  fungsinya.  Dibagian  belakang terdapat port  flash yang  digunakan  untuk meng upload program ESP32 Cam, port USB yang digunakan  untuk  menghubungkan lighting dengan  kontrol  arduino, port  power digunakan untuk menghubungkan semua komponen dengan sumber  daya  dan  juga  terdapat  saklar  yang digunakan untuk memutus atau menghubungkan sumber  daya  dengan  semua  komponen  serta terdapat lubang kipas IN yang digunakan sebagai fan  cooler atau  sistem  pendingin  untuk  semua komponen  yang  ada  didalamnya  dengan  cara memasukkan  udara  diluar  dan  mengeluarkan panas yang dihasilkan oleh komponen-komponen didalam  melalui  lubang  kipas OUT. Dan  untuk meng upload program  arduino  telah  disediakan juga port  downloader pada  bagian  samping. Sedangkan,  pada  bagian  depan  terdapat  sensor ultrasonik  yang  berfungsi  mendeteksi  adanya halangan  atau  seseorang  yang  mendekat  untuk melakukan  presensi  dalam  jarak  <=75  cm,  dan diawali  dengan  itu  pula  semua  sistem  akan menyala  (mode on )  mulai  dari  menyalakan
Gambar 1. Desain Alat Presensi Wireless Otomatis Menggunakan Face Recognition
lighting ,  kamera,  layar  TFT  LCD module ,  sensor suhu , layar LCD dan juga fan cooler . Selanjutnya ketika semua sistem sudah menyala kamera akan mengenali wajah seseorang yang ada didepannya berdasarkan database yang  ada,  dan  akan menampilkan  hasilnya  dilayar  TFT  LCD module , serta  mencatat  hasil  presensinya  di website yang terhubung secara wireless dengan bantuan antena untuk memperkuat sinyal koneksinya. Sedangkan, untuk  sensor  suhu  akan  mengukur  suhu  tubuh seseorang  melalui  telapak  tangan  yang didekatkan, dan akan menampilkan hasilnya pada layar LCD. Gambar 2. menunjukkan gambaran alat presensi yang sedang digunakan oleh user.
Gambar 2. Gambaran Alat ketika digunakan oleh User
Flowchart Sistem
Flowchart atau  diagram  alir  adalah  suatu  bagan dengan
simbol-simbol
tertentu
yang menggambarkan urutan program atau proses dari suatu  sistem,  agar  dapat  dengan  mudah  dibaca dan  dimengerti.  Dalam  perancangan  sistem  alat presensi otomatis menggunakan face recognition ini,  terdapat  beberapa  bagian flowchart yang menggambarkan  sistem  yang  ada  didalamnya, yaitu:
1. Flowchart Presensi Wireless Otomatis
Presensi  dalam  penelitin  ini  memiliki  sistem otomatis yang dapat aktif apabila jarak object atau user <=75cm dan akan secara otomatis tidak aktif apabila dalam waktu 5 menit tidak digunakan lagi. Flowchart presensi  otomatis  akan  ditunjukkan pada Gambar 3.
2. Flowchart Face Detection dan Face Recognition Sistem Presensi Wireless Otomatis
Gambar 3. Flowchart Presensi Wireless Otomatis
Ketika  sistem  sudah  aktif,  kamera  akan  mulai bekerja dengan cara mengenali objek wajah yang ada didepannya. Kemudian hasil dari pembacaan kamera  tersebut  akan  dibandingkan  atau dicocokkan  dengan  data  wajah  yang  ada  pada database  MySQL. Apabila  wajah  tersebut  sama dengan  data  yang  ada,  maka  nama  akan ditampilkan  dan  akan  secara  otomatis  tercatat kehadirannya . Akan tetapi, apabila wajah tersebut tidak  sama  dengan  data  yang  ada,  maka  akan muncul notifikasi “face not recognized” yang akan ditampilkan  pada  layar  dan  akan  mengulangi kembali  pembacaan  oleh  kamera.  Berikut flowchart face detection dan face recognition sistem  presensi wireless otomatis  yang ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4 . Flowchart Face Detection dan Face Recognition Sistem Presensi Wireless Otomatis

## 3. Flowchart Skin Color Segmentation
Skin  Color  Segmentation merupakan  salah  satu metode pendeteksian wajah ( face detection ) yang umum digunakan dalam dunia robotika. Metode ini, bekerja dengan cara mendeteksi wajah adalah dengan  memisahkan  wilayah  atau region objek dengan  wilayah  disekitarnya,  agar  objek  mudah dianalisis  dalam  rangka  mendeteksi  objek  yang banyak melibatkan persepsi visual, yang hasilnya dapat  membedakan  antara  wajah  atau  bukan. Pada penelitian ini sebelum seseorang melakukan presensi,  harus  terlebih  dahulu  mendaftarkan wajahnya  sebagai  anggota  yang  akan  tersimpan didalam database. Untuk  itu,  diperlukan  sebuah pendeteksian  wajah  terlebih  dahulu  sebelum
meng input kan data informasi dari wajah tersebut, seperti  yang  telah  dijelaskan  pada flowchart Gambar  5.,  maka  dari  itu  digunakanlah  metode
Skin  Color  Segementation. Metode Skin  Color Segementation dirasa cocok dengan
permasalahan  ini,  dikarenakan  metode  ini memiliki sistem komputasi yang ringan dan cepat dalam  melakukan  proses  pendeteksian.  Sistem komputasi  yang  ringan  dan  cepat  tersebut disebabkan oleh beberapa algoritma didalamnya. Flowchart Skin  Color  Segementation tersebut ditunjukkan dengan flowchart pada Gambar 5.
Gambar 5. Flowchart Skin Color Segmentation
4. Flowchart Pendaftaran Wajah Pengguna
Sebelum  dapat  melakukan  presensi, user harus terlebih dahulu mendaftarkan wajahnya dan juga mengisikan  identitas  diri  kepada  admin  agar wajahnya  dapat  dikenali  oleh  sistem  saat melakukan presensi. Flowchart pendaftaran wajah pengguna ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Flowchart Pendaftaran Wajah
Pengguna
5. Flowchart Principal Component Analysis (PCA)
Principal  Component  Analysis (PCA) merupakan salah  satu  metode  pengenalan  wajah  ( face recognition ) yang umum  digunakan dalam  dunia robotika.  Metode  ini  bekerja  dengan  cara mengenali  wajah  melalui  ciri-ciri  utamanya (karakteristik) seperti : bagian  mata, hidung, dan mulut sebagai identitasnya. Oleh karena itu, pada penelitian  ini  metode  yang  digunakan  untuk mengenali wajah seseorang berdasarkan database yang  ada  ketika  melakukan  presensi,  adalah metode Principal  Component  Analysis. Metode Principal Component Analysis dirasa cocok dengan permasalahan  tersebut,  dikarenakan  metode  ini dapat  menganalisis  atau  melatih  diri  sendiri dengan data yang telah ada. Selain itu, cara kerja dari  metode  ini  bisa  dikatakan  hampir  sama
dengan  metode  yang  digunakan  untuk pendeteksian wajah yaitu Skin Color Segmentation yang  juga  menganalisis  karakteristik  dari  wajah, seperti bagian mata, hidung dan mulut, serta juga memiliki komputasi yang cepat dan akurasi yang tinggi.  Proses  pengenalan  wajah  dengan menggunakan  metode Principal  Component Analysis (PCA) memiliki beberapa algoritma yang ditunjukkan pada flowchart Gambar 7.
Gambar 7. Flowchart Principal Component Analysis (PCA)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil perancangan alat presensi wireless otomatis menggunakan face recognition melewati beberapa tahap  perancangan  yang  meliputi  perancangan mekanika, perancangan elektronika dan pemrograman.  Sehingga,  diperoleh  hasil  yang berfungsi  sebagai  alat  presensi  yang  bersifat touchless untuk  mempermudah  pekerjaan manusia. Packaging dari  alat  ini  berbahan  akrilik
dan  pvc  yang  memiliki  bentuk  bulat  dengan diameter  keseluruhan  20  cm,  diameter  bagian dalam 15 cm, dan memiliki rata-rata ketebalan 3 mm, seperti yang terlihat pada Gambar 8.
Keterangan nomor pada Gambar 4.1 yaitu :
1. ESP32 CAM 2. LCD TFT SPI 3. LCD 16 x 2 4. Sensor suhu MLX90614 5. Ring LED 6. Arduino Nano V3 7. Fan cooling 8. Switch ON/OFF 2 Mode 9. Soket power input 10. Penyangga Gambar 9. Tampilan Halaman Login Website Presensi
Implementasi Website Presensi
Implementasi website presensi  dalam  penelitian ini, diwujudkan dengan menggunakan framework Codeigniter dan diatur oleh media localhost dalam komputer server yang menggunakan tool Xampp dengan  alamat  domain  http://localhost/Hadirku, sehingga  dalam  penggunaannya  hanya  admin yang  bisa  mengakses website presensi  tersebut
melalui  komputer  server.  Pada  Gambar  9 merupakan  tampilan  awal website presensi  yang didalamnya  terdapat  halaman login dengan  ID name dan password admin  yang  telah  diatur sebelumnya, untuk menjaga keamanan data yang ada pada website presensi.
Setelah  memasukkan  ID name dan password admin  dengan  benar,  selanjutnya  akan  dialihkan ke  dalam  halaman  utama website, yang  mana didalamnya terdapat beberapa menu seperti yang terlihat  pada  Gambar  10,  diantaranya  yaitu  : Beranda  yang  merupakan  tampilan  utama  pada website presensi, Profil merupakan tampilan profil admin,  Presensi  merupakan  laporan  presensi masuk  dan  presensi  pulang  karyawan  setiap harinya,  List  Karyawan  merupakan  daftar  nama- nama karyawan yang bisa melakukan presensi dan juga bisa melakukan penambahan data karyawan apabila belum ada didalamnya, Setting Jam Kerja merupakan pengaturan rentang waktu untuk jam masuk  dan  jam  pulang  karyawan,  Divisi merupakan daftar divisi yang ada didalamnya dan juga bisa menambahkan nama-nama divisi sesuai yang  diinginkan,  dan Log  Out berfungsi  untuk mengeluarkan akun admin apabila sudah selesai.
Gambar 10. Tampilan Halaman Beranda Website Presensi
Gambar 8. Alat Presensi Wireless Otomatis Menggunakan Face Recognition
pabila pengguna ingin melakukan presensi maka harus  terlebih  dahulu  memasukkan  data  diri, mendaftarkan  wajah,  dan  selanjutnya  data-data tersebut akan disimpan dalam database . Untuk itu, terdapat button “+Tambah” untuk menambahkan karyawan  baru  yang  ada  didalam  menu  List Karyawan  seperti  pada  Gambar  11,  yang prosesnya hanya dapat dilakukan oleh admin. Hal tersebut dikarenakan hanya adminlah yang dapat mengakses  website  presensi  ini  dari  komputer server.
Gambar 11. Tampilan Halaman Data Karyawan Selanjutnya
apabila pengguna sudah memasukkan  data  dirinya  dan  mendaftarkan wajah  melalui  admin,  maka  pengguna  bisa melakukan  presensi  pada  alat  presensi  yang hasilnya  akan    langsung  otomatis  tercatat  pada database  dan  akan  ditampilkan  pada website . Laporan data presensi masuk dan pulang tersebut setiap bulannya dapat di export dalam bentuk PDF dan Excel seperti yang ditunjukkan pada Gambar 12.
Gambar 12. Tampilan Halaman Detail Presensi

## A. Pengujian  Face  Detection  Dengan  Metode
Skin Color Segmentation
Metode Skin  Color  Segementation dalam penelitian  ini  digunakan  untuk  memproses face detection secara  langsung  atau realtime yang mana untuk memprosesnya, mikrokontroler yang digunakan  adalah  ESP32  Cam.  Mikrokontroler ESP32  Cam  juga  sering  disebut  sudah  termasuk
golongan  mikroprosesor,  karena  ESP32  Cam sudah  bisa  memproses digital  image  processing yang  belum  bisa  dilakukan  oleh  mikrokontroler lainnya.  ESP32  Cam  diprogram  menggunakan Arduino  IDE  dengan  beberapa library tambahan untuk bisa melakukan digital image processing dan juga untuk bisa terhubung dengan sebuah website presensi  yang  ada  dalam  penelitian  ini.  Berikut beberapa library tambahan tersebut :
1. Arduino.h Arduino.h  berfungsi  untuk  menginisialisasi dan mengenali beberapa board mikrokontroler  yang  akan  digunakan  dan juga  memproses  seluruh  sintak  program yang  diproses  menggunakan  aplikasi Arduino IDE.
2. Esp_camera.h Esp_camera.h  berfungsi  untuk  mengenali board mikrokontroler yang digunakan yaitu ESP32 Cam dan memproses seluruh sintak programnya.
3. WifiClientSecure.h WifiClientSecure.h befungsi untuk mengatur  pemancar  dan  penerima wifi yang ada didalam board ESP32 Cam.
4. ArduinoWebsockets.h ArduinoWebsockets.h  berfungsi  sebagai perantara yang menghubungkan mikrokontroler  yang  digunakan  dengan sebuah website.
5. HTTPClient.h
HTTPClient.h  berfungsi  untuk  mengatur alamat atau biasa disebut Uniform Resource Locators (URL)  dari  mikrokontroler  yang terhubung dengan sebuah website.
Proses face  detection dengan  menggunakan metode Skin Color Segmentation dalam penelitian ini  merupakan  salah  satu  tahapan  awal  sebelum proses face  recognition dilakukan . Dalam prosesnya  ini  apabila  wajah  terdeteksi  oleh  alat maka  pada  daerah  wajah  akan  ditandai  dengan adanya  sebuah  garis  kotak  berwarna  kuning seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  13.  (a). Akan  tetapi,  apabila  tidak  ada  wajah  yang terdeteksi maka gambar tersebut tidak akan ada tanda  apa-apa  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 13. (b).
(a) (b) Gambar 13. Face Detection Dengan Metode Skin
Color Segmentation
Selain  itu,  dalam  proses face  detection dengan menggunakan metode Skin Color Segmentation ini membutuhkan  kecukupan  tingkat  intensitas cahaya yang sesuai dan juga jarak yang tepat agar wajah dapat terdeteksi dengan baik. Oleh karena itu,  pada  tahapan  ini  dilakukan  pengujian  untuk mengetahui  kecukupan  intensitas  cahaya  yang diperlukan  seperti  pada  Tabel  1.  dan  kecukupan jarak dan posisi wajah yang dapat terdeteksi oleh alat seperti pada Tabel 2.
Dalam  pengujian  kecukupan  intensitas  cahaya yang diperlukan untuk mendeteksi wajah atau face detection dapat  diketahui  bahwasanya pada intensitas  cahaya  yang  terang  wajah  bisa terdeteksi  dengan  baik,  pada  intensitas  cahaya yang  redup  wajah  masih  bisa  terdeteksi, sedangkan  pada  intensitas  cahaya  yang  gelap wajah sudah tidak bisa terdeteksi. Oleh karena itu, dalam  penelitian  ini  disematkan ring  led yang bertujuan untuk mendukung kecukupan intensitas cahaya pada proses face detection .
Dalam pengujian jarak dan posisi yang diperlukan untuk  mendeteksi  wajah  atau face  detection
seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  2.  dapat diketahui bahwasanya pada jarak <75cm dengan posisi  tegak  lurus,  menoleh  kanan  45°,  menoleh kiri 45° wajah dapat terdeteksi dengan baik karena hanya pada jarak dan posisi tersebut sistem dapat mendeteksi  dan  mengklasifikasikan  bagian- bagian  wajah  secara  keseluruhan  seperti  daerah mata,  hidung  dan  mulut.  Sedangkan  pada  jarak >75 cm dengan posisi tegak lurus, menoleh kanan 45°,  menoleh  kiri  45°  wajah  tidak  lagi  dapat terdeteksi oleh sistem dikarenakan jaraknya yang terlalu jauh, sehingga sistem sulit mendeteksinya sebagai  wajah  dan    pada  jarak  <75cm  ataupun >75cm dengan posisi menoleh kanan dan kiri 90° wajah  juga  tidak  dapat  terdeteksi  dikarenakan bagian-bagian dari wajah sudah tidak lagi terlihat secara sempurna.
Pengujian Face  Reconition Dengan    Metode Principal Component Analysis (PCA)
Proses face  recognition dengan  menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dalam penelitian  ini merupakan tahapan  setelah  proses face  detection dilakukan . Dalam  prosesnya  ini apabila terdapat wajah seseorang yang terdeteksi, maka  proses  akan  berlanjut  dengan  mengenali wajah seseorang tersebut. Oleh karena itu, wajah seseorang  tersebut  perlu  didaftarkan  terlebih dahulu  agar  nantinya  dapat  dikenali  oleh  alat ketika  hendak  melakukan  presensi.  Proses pendaftaran  wajah  dilakukan  dengan  cara mengambil beberapa data wajah yang selanjutnya akan  disimpan  didalam database yang  sudah dilengkapi  dengan id_user masing-masing  wajah
Tabel 1. Pengujian Intensitas Cahaya Face Detection No. Gambar Intensitas Cahaya Keterangan 1. Terang Terdeteksi 2. Redup Terdeteksi 3. Gelap Tidak Terdeteksi
dan penomoran gambar untuk membedakan user Tabel 2. Pengujian Jarak dan Posisi Face Detection
No. Gambar Jarak Wajah Posisi Keterangan 1. <75cm Tegak Lurus Terdeteksi 2. >75cm Tegak Lurus Tidak Terdeteksi 3. <75cm Menoleh Kanan 45° Terdeteksi 4. >75cm Menoleh Kanan 45° Tidak Terdeteksi 5. <75cm Menoleh Kanan 90° Tidak Terdeteksi 6. >75cm Menoleh Kanan 90° Tidak Terdeteksi 7. <75cm Menoleh Kiri 45° Terdeteksi 8. >75cm Menoleh Kiri 45° Tidak Terdeteksi 9. <75cm Menoleh Kiri 90° Tidak Terdeteksi 10. >75cm Menoleh Kiri 90° Tidak Terdeteksi 11. <75cm Menunduk Terdeteksi 12. >75cm Menunduk Tidak Terdeteksi 13. <75cm Mendongak Terdeteksi 14. >75cm Mendongak Tidak Terdeteksi
satu  dengan  yang  lainnya.  Seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 14.
Gambar 14. Hasil Pengambilan Data Wajah
Setelah  wajah  didaftarkan,  maka  alat  sudah  bisa langsung  mengenali  seseorang  tersebut,  yang akan ditandai dengan adanya sebuah garis kotak berwarna  kuning  yang  dilengkapi  dengan  nama pemilik  beserta id_user- nya  pada  daerah  wajah tersebut,  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar 15.  (a)  wajah  yang  dikenali.  Akan  tetapi,  apabila wajah tersebut belum didaftarkan dan belum bisa dikenali  maka  pada  daerah  wajah  tersebut  akan ditandai  dengan  garis  kotak  berwarna  merah dilengkapi dengan tulisan “Tidak ada kecocokan!” seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  15.  (b) wajah yang tidak dapat dikenali.
(a) (b)

## Gambar 15. Face Recognition Dengan Metode
Principal Component Analysis (PCA)

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pengujian  yang telah  dilakukan  pada  alat  presensi wireless otomatis menggunakan face recognition ini dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Alat  presensi  dapat  digunakan  setelah pengguna  mendaftarkan  dirinya  ke  admin melalui website presensi  yang  telah disediakan.
2. Selain untuk mendaftarkan pengguna baru, website presensi  yang  bernama  “Hadirku” ini  juga  berfungsi  untuk  mengatur  jam
masuk  dan  jam  pulang  pengguna  serta mencatat  dan  merekapitulasi  kehadiran pengguna. 3. Proses face detection dengan metode Skin
Color  Segementation dan  proses face recognition dengan    metode Principal Component  Analysis (PCA)  yang  ada  pada alat  presensi  ini  membutuhkan  kecukupan tingkat intensitas cahaya yang sesuai yakni, cahaya  yang  terang  dan  juga  jarak  yang tepat    yakni  <75cm  agar  wajah  dapat dideteksi dan dikenali dengan baik 4. Sebelum proses presensi berjalan, pengguna  akan  diminta  untuk  mengecek suhu tubuhnya pada sensor yang kemudian hasilnya akan ditampilkan pada LCD.
5. Alat  presensi  akan  mengenali  pengguna yang  telah  terdaftar  kemudian  mencatat kehadirannya pada report presensi masing- masing pengguna.
6. Report presensi  bulanan  masing-masing pengguna dapat di eksport ke dalam bentuk Portable  Document  Format (PDF)  ataupun dalam  bentuk  Microsoft  Excel.  Sehingga, dapat  mempermudah  pekerjaan  admin dalam merekapitulasi daftar kehadiran dari semua  karyawan  yang  ada  didalam perusahaannya  ataupun  sebuah  instansi untuk  digunakan  sebagai  penentu  gaji ataupun hal yang lainnya.
7. Meskipun  tanpa  internet  alat  presensi  ini dapat  digunakan  karena  pada  dasarnya sistem  dari  alat  ini  menggunakan  jaringan lokal  yang  tidak  tergantung  pada  internet atau  lebih  sederhananya  sistem  dari  alat presensi  ini  dapat  diakses  dari  mana  saja asalkan  masih  dalam  satu  jaringan  yang sama.
Setelah dilakukan penelitian dan pengujian, maka diharapkan  pada  penelitian  selanjutnya  terdapat beberapa perbaikan atau bahkan pengembangan untuk diterapkan pada penelitian yang lebih baru. Berikut  beberapa  saran  yang  dapat  diterapkan pada penelitian selanjutnya :
1. Website presensi  nantinya  dapat  juga dihubungkan  ke  internet  agar  bisa  akses dari mana saja meskipun tidak dalam satu jaringan  yang  sama  atau  jaringan  lokal. Sehingga,  atasan  juga  bisa  memantau tingkat kehadiran dari karyawan- karyawannya meskipun dari jarak jauh.
2. Penambahan  ESP32  yang  terhubung  pada LCD  TFT  SPI  pada  alat  yang  nantinya digunakan sebagai tampilan informasi hasil presensi pengguna berupa notifikasi bahwa pengguna selesai melakukan presensi yang tampil  pada  LCD,  diperlukan  untuk membedakan proses face detection dan face recognition yang dilakukan oleh ESP32 Cam. Sehingga,  tidak  memberatkan  kinerja  dari ESP32 Cam.
Agar  didapat  hasil face  detection dan face recognition yang  lebih  baik,  perlu  mencoba perangkat  kontroler  kamera  lain  yang  memiliki tingkat  akurasi,  ketajaman,  dan  kecerahan  yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Nurul, D.A, Bambang, H, dan Suci, A. 2015. “Sistem Absensi  Pengenalan  Wajah  Otomatis Berbasis  Video  Menggunakan  Metode Gabor  Wavelet ” . Repository  Seminar Nasional  Universitas  PGRI  Yogyakarta , 463: 419-424.
Andhika  D.L.  Tumuli,  Xaverius  B.N.  Najoan,  dan Alwin.  S.  2017.  “Implementasi  Teknologi Biometrical  Identification Untuk Login Hotspot ”. E-journal  Teknik  Informatika,
Universitas  Sam  Ratulangi ,  ISSN:  2301- 8364.
Rico,  D.S  dan  Anggit,  D.H.  2018.  “Perancangan Sistem  Informasi  Presensi  Menggunakan Visual  Basic Pada  Jogja  Fitnes”. Jurnal Ilmiah DASI , ISSN: 1411-3201. Endang, dan Widi. 2017. Sejarah Dan Jenis-Jenis Mesin Absensi , <URL:https://www.kiosbarcode.com/blog /sejarah-mesin-absensi/>.
Helmi,  Y.F,  Antonius  I.S,  dan  Imam,  P.  2017.
“Rancang Bangun  Sistem  Absensi Mahasiswa  Sekolah  Tinggi  Teknik Cendekia (STTC) Berbasis Radio Frecuency Identification (RFID)”. Prosiding SEMNASTEK  Fakultas  Teknik ,  ISSN: 2407-1846.
Laily,  N.S.  2018.  “Deteksi  Wajah  Dalam  Sistem Absensi Otomatis Menggunakan Metode K- Nearest  Neighbor”. Simki-Techsain , ISSN: 2599-3011.
Diah  A,    Muhammad  N.I,  dan  Puspita,  S.  2017. “Prototype  Sistem  Absensi  dengan Metode
Face  Recognition Berbasis Arduino  pada  SMK  Negeri  5  Kabupaten Tangerang”. Seminar Nasional Teknologi  Informasi  Dan  Multimedia ,
ISSN: 2302-3805.
Tamara.O.D,  A.Asni.B,  dan  Mayda.W  .  2019. “Identifikasi  Wajah  Dengan  Segmentasi Warna  Kulit  Menggunakan Viola  Jones ”. Jurnal Teknik Elektro UNIBA , E/P-ISSN:
2549-0842/2528-6498.
Adinda,  R.S,  dan  Gunawan,  A.  201 7.  “Sistem Deteksi Wajah Dengan Modifikasi Metode Viola Jones”. Jurnal Teknik Elektro , ISSN: 1411-8890.
Salamun, S dan Firman, W . 2016. “Rancang Bangun Sistem  Pengenalan  Wajah  Dengan Metode Principal  Component  Analysis ”. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi UNIVRAB , ISSN: 2477-2062.
Syafitri  I.  2019. Pengertian  RDBMS  Beserta Fungsi dan Perbedaan RDBMS dengan DBMS , < URL: https://www.nesabamedia.com/pengertia n-rdbms/ >
CodeIgniter. 2019. CodeIgniter Documentation , <URL: https://codeigniter.com/docs>