## Sistem Absensi Pengenalan Wajah dengan Menggunakan pustaka Dlib dan metoda K-NN pada Jaringan LAN
Sugeng [1]* , Agus Mulyana [2]
Sistem Komputer [1] , Teknik Komputer [2]
Universitas Komputer Indonesia Bandung, Indonesia sugeng@email.unikom.ac.id [1] , agus.mulyana@email.unikom.ac.id [2]
Abstract — The presence of lecturers and employees for a university or  other  institution  is  so  important  to  see  the  level  of  employee discipline.  The  level  of  employee  discipline  has  an  impact  on  the performance  of  each  employee.  The  need  for  a  system  that  can record  the  attendance  of  employees  and  lecturers  every  day.  The problem  that  is  currently  happening  is  that  it  is  difficult  to  do attendance because it is not practical and you have to queue which can cause delays in taking attendance. This condition makes some employees are often considered late to come to the office and finally the value of their discipline is considered reduced. In addition to the problem  of  delays  in  attendance,  another  problem  at  this  time  is because  it  is  still  in  a  state  of  the  Covid-19  pandemic,  which requires  an  attendance  system  that  is  fast,  easy  and  accessible  in real-time  but  still  applies  health  protocols  by  not  crowding  in  one place  to  do  attendance.  Therefore,  an  attendance  system  is  made that  can  be  accessed  quickly  and  does  not  need  to  be  gathered  in one room. This system is a  network LAN-based attendance system using facial recognition (Face Recognition). To design this system used  a  face  recognition  library  from  dlib  which  has  a  face recognition  accuracy  of  98.3%.  The  attendance  system  is  made based  on a  network  LAN  so that it  can  only  be  accessed  from  the area around the workplace. The system was tested with  15 faces of people  who  were  registered  into  the  attendance  system.  From  the results  of  the  tests  carried  out,  all  registered  facial  data  can  be recognized by the system when the attendance test is carried out.
Keywords— image processing, machine learning, face recognition, attendance
Abstrak —Absensi  kehadiran  dosen  dan  karyawan  bagi sebuah  perguruan  tinggi  atau  instansi  lainnya  begitu  penting untuk melihat tingkat kedisiplinan karyawan. Tingkat kedisiplinan  karyawan  berdampak  pada  kinerja  dari  masing- masing  karyawan.  Perlunya sebuah sistem yang  dapat  mencatat kehadiran karyawan dan dosen setiap harinya. Masalah yang kini terjadi  yaitu  sulitnya  melakukan  absensi  karena  tidak  praktis dan  harus  mengantri  yang  dapat  menyebabkan  keterlambatan dalam  melakukan  absensi.  Kondisi  ini  membuat  beberapa karyawan  sering  dianggap  terlambat  datang  kekantor  dan akhirnya  nilai  kedisiplinannya  dianggap  berkurang.  Selain masalah keterlambatan saat absensi masalah lain saat ini adalah karena masih dalam keadaan pandemi Covid-19, dimana diperlu
sebuah  sistem  absensi  yang  cepat,  mudah  dan  dapat  diakses secara real-time namun  tetap  menerapkan  protokal  kesehatan dengan  tidak  berkerumun  dalam  satu  tempat  untuk  melakukan absensi.  Maka  dibuatlah  sebuah  sistem  absensi  yang  dapat diakses  secara  cepat  dan  tidak  perlu  berkumpul  dalam  satu ruangan.  Sistem  ini  adalah  sebuah  sistem  absensi  berbasis jaringan  LAN  dengan  menggunakan  pengenalan  wajah  ( Face Recognition ).  Untuk  merancang  sistem  ini  digunakan  sebuah pustaka face  recognition dari  dlib  yang  memiliki  akurasi pengenalan  wajah  98.3%.  Sistem  absensi  yang  dibuat  berbasis jaringan  LAN  sehingga  hanya  dapat  diakses  dari  area  sekitar tempat  bekerja  saja.  Sistem  diuji  dengan  15  wajah  orang  yang didaftarkan  kedalam  sistem  absensi.  Dari  hasil  pengujian  yang dilakukan,  seluruh  data  wajah  yang  didaftarkan  dapat  dikenali oleh sistem saat pengujian absensi dilakukan.
Kata Kunci— pengolahan citra, kecerdasan buatan, pengenalan wajah, absensi
.

## I. P ENDAHULUAN
Absensi  sebagai  salah  satu  indikator  kinerja  seorang pekerja  pada  suatu  perusahaan.  Absensi  biasanya  digunakan untuk  melihat  tingkat  kedisipinan  pekerja.  Kedisipinan masing-masing  dosen dan  karyawan biasanya dinilai sebagai indikator untuk menentukan apakah karyawan tersebut boleh untuk mengajukan kenaikan gaji dan lain sebagianya.  Untuk dapat  memantau  adanya  aktivitas  kehadiran  karyawan  dan dosen  maka  diperlukan  sebuah  sistem  absensi  yang  dapat mencatat absensi kehadiran dan ketidakhadiran karyawan[1]. Dosen  dan  karyawan  diharuskan  untuk  melakukan  absen setiap  hari  kerja.  Tujuan  absensi di  perguruan  tinggi khususnya  untuk  melihat  kinerja  dosen  dan  karyawan tersebut yang akan  meningkatkan  juga  mutu dari universitas itu sendiri.
Masalah  yang  kini  terjadi  yaitu  sulitnya  melakukan absensi  karena  tidak  praktis  dan  harus  mengantri  dan berkumpul  dalam  satu  ruangan.  Kondisi  ini  dapat menyebabkan  kemungkinan  karyawan  maupun  dosen  yang
akan  absen  menjadi  terlambat  dalam  melakukan  absen. Selain itu saat ini kondisi masih dalam kondisi pandemi yang mengharuskan kita untuk terus menajaga protokol kesehatan. Oleh  karena  ini  perlu  adanya  sebuah  sistem  absensi  yang cepat  dan  dapat  diakses  dari  mana  saja  untuk  melakukan absen  dan  tidak  perlu  kontak  fisik  secara  langsung.  Maka dari  itu  dikembangkanlah  sebuah  sistem  absensi  berbasis Jaringan LAN dengan menggunakan pengolahan citra( Image Processing )  untuk  mengenali  wajah  sebagai  biometrik absensi.
Sistem  ini  dirancang  untuk  mengenali  wajah  dosen  dan karyawan  yang sebelumnya didaftarkan terlebih dahulu untuk dijadikan  dataset.  Karyawan  yang  telah  terdaftar  dapat melakukan  absensi  dengan  mengakses  aplikasi  absensi  pada komputer yang masuk dalam jaringan LAN yang sama .

## II. M ETODOLOGI
Beberapa  landasan  teori  yang  digunakan  dalam  penelitian ini diataranya:

## A. Absensi
Absensi  dapat  diartikan  sebagai sebuah kegiatan melakukan  pencatatan  kehadiran  seseorang  dalam  sebuah acara  atau  kegiatan.  Kegiatan  yang  dimaksud  dapat  berupa kegiatan  belajar,  bekerja,  seminar,  workshop  dan  lain sebagainya.  Dalam  istilah  lain  dapat  diartikan  sebagai pencatatan  kehadiran  atau  berkas  yang  dapat  digunakan mencatat  kehadir  karyawan  dalam  perusahaan  atau  instansi tertentu. Dokumen  ini  dapat berupa daftar hadir  manual    atau daftar  hadir  otomatis  yang  secara  otomatis  dicatat  dan disimpan  oleh  mesin  pencatat  absensi.  Hasil  pencatatan  ini dapat  dimanfaatkan  atau  digunakan  untuk  mengetahui  secara terperinci  tingkat  kehadiran  seseorang  hingga  pada  akhirnya dapat  digunakan  untuk  evaluasi  terhadap  kinerja  maupun pembayaran[1].

## B. Pengolahan Citra
Image  processing atau  pengolahan  citra  biasa  disebut sebagai  suatu sistem  yang  memiliki proses dengan  ma- sukan ( input )  berupa  citra  ( image )  dan  akan  menghasilkan  keluaran ( output ) yang berupa citra dengan kondisi yang berbeda sesuai dengan  proses  yang  dilakukkan.  Pengolahan  citra  dapat digunakan  untuk  memperbaiki  kualitas  citra  bergerak  atau sebuah  video  sehingga  hasil  yang  ditampilkan  sesuai  dengan citra  masukan  dan  menjadi  lebih  bagus,  seiring  berkembang ilmu pengetahuan dan penelitian pada image processing maka saat ini pengolahan citra semakin berkembang dalam berbagai bidang,  sehingga  munculah  istilah computer  vision (visi komputer.  Dalam computer  vision proses  yang  terjadi  lebih mendalam  dibanding  pengolahan  citra. Computer  vision diprogram  agar  sebuah  komputer  dapat  mengenali  sebuah objek  yang  ada  didalam  sebuah  citra,  misalnya  untuk mengenali  bentuk objek,  mengenali  sebuah  binatang  tertentu, mengenali tulisan dan lain sebagainya[2].

## C. Pengenalan Wajah
Pengenlan  wajah  adalah  salah  satu  bentuk  perwujudan computer  vision  dalam  mengenali  sesuatu.  Dalah  hal  ini adalah wajah  manusia.  Wajah  merupakan bagian  penting dari manusia  yang  bersifat  unik  dan  berbeda  anta  manusia  satu dengan  yang  lainnya.  Wajah  dapat  dijadikan  sebagai  data biometrik  yang  digunakan  untuk  melakukan  pengenalan  dan identifikasi  terhadap  seseorang  [3].  Cara  kerja  dalam  proses pengenalan  wajah  atau face  recognition adalah  mengutip informasi  unik  wajah,  kemudian  dilakukan  proses encoding menjadi  data  biner  yang  dapat  dikenali  oleh  komputer.  Data encoding setiap  wajah  akan  berbeda-beda  sesuai  struktur wajah  seseorang.  Data encoding ini  nantinya  akan dibandingkan  dengan  hasil decode untuk  bisa  mengenali wajah  yang  sesuai  [4].  Sistem  pengenalan  wajah  ( Face Recognition )  banyak  diaplikasikan  dengan  menggunakan berbagai  metode  dan  kecerdasan  buatan  bahkan  dengan deep learning (pembelajaran mendalam). Beberapa metoda pengenalan  wajah  yang  sudah  ada  yaitu  Metode  berdasarkan Principal  Component  Analysis atau  PCA  ( Eigenface )  yang cukup  mudah dalam  implementasi. Metoda lain  yaitu  Metode ICA  untuk  melakukan  ekstraksi  ciri  wajah.  Selanjutnya Metode  LDA  atau Linear  Discriminant  Analysis yang digunakan untuk mereduksi dimensi beberapa kelompok citra, Metode Bayesian  Framework ,  Metode  SVM  atau Support vector machines , dan lain sebagainya. [5].
D. Dlib
Dlib  merupakan  sebuah  pustaka open  source yang  dapat digunakan  untuk  pengolahan  citra,  khususnya  untuk pengenalan  wajah.  Dlib  dikembangkan  menggunakan pengenalan  wajah  yang  canggih  dan  dibangun  dengan pembelajaran  mendalam (deep  learning) serta  memiliki akurasi  model  sebesar99,38%.  Dlib  adalah toolkit C++ modern yang  berisi  algoritma  pembelajaran  mesin  dan  juga sebuah dapat dimanfaatkan untuk  membuat sebuah software kompleks dalam C++. Dlib banyak digunakan di industri dan akademisi  di  berbagai  domain  termasuk  robotika,  perangkat tertanam,  ponsel,  dan  lingkungan  komputasi  kinerja  tinggi yang  besar.  Lisensi open  source Dlib  memungkinkan pengguna untuk menggunakannya di aplikasi apa pun secara gratis.
Dlib  bekerja  dengan  teknik  yang  disebut deep  metric learning .  Jika  sebuah depp  learning bekerja  dengan  cara menerima  masukkan  gambar  tunggal  dan  menghasilkan keluaran  klasifikasi/label  untuk  gambar  tersebut.  Pada pembelajaran  metrik  mendalam  sebuah  konsep  lain dihasilkan  dengan  cara  mencoba  mengeluarkan  satu  label (atau bahkan koordinat/kotak pembatas objek dalam gambar) berupa  vektor  fitur  yang  memiliki  nilai  tertentu.  Untuk program pengenalan wajah dlib, vektor fitur keluaran adalah 128-d (yaitu, daftar 128 bilangan real) yang digunakan untuk mengukur  wajah.  Pelatihan  jaringan  dilakukan  dengan menggunakan metoda triplet .
Gambar 1. Proses pengenalan wajah.
Dari gambar 1 terlihat tiga gambar pada sebuah jaringan, Dua  dari  tiga  gambar  tersebut  adalah  contoh  wajah  orang yang  sama.  Gambar  ketiga  adalah  wajah  acak  dari  dataset dan  bukan  orang  yang  sama  dengan  dua  gambar  lainnya. Wajah  pertama  adalah  wajah  Chad  Smith  dan  yang  kedua merupakan  wajah  Will  Ferrell.  Jaringan  yang  dibuat melakukan proses kuantifikasi wajah,  dan  melakukan proses transformasi  sebuah  wajah  menjadi  sebuah  matrik  128-d (kuantifikasi).  Dengan  nilai  matrik  tersebut  dua  wajah  Will Ferrel  akan  memiliki  jarak  atau persamaan  yang  lebih  dekat dari  pada  pengukuran  yang  dilakukan  pada  wajah  Chad Smith.
Arsitektur  jaringan  yang  dibuat  dikembangkan  dengan model  ResNet-34  dari  makalah Deep  Residual  Learning  for Image  Recognition oleh  He  dengan  timnya  dengan  jumlah dataset lebih dari 3juta gambar wajah.[6]

## E. Biometrik
Biometrik  menjadi  sebuah  karakkteristik  yang  menonjol dari  seorang  individu.  Karakteristik  biometrik  yang  unik  dari seorang individu dapat digunakan untuk melakukan identifikasi  pemiliknya.  Sifat  unik  dari  individu  ini  dapat diukur  melalui  sebuah  sensor  dan  diambil  datanya  untuk dikenali  dan  diidentifikasi.  Data  yang  berhasil  didapatkan diubah  menjadi  sebuah  data  digital  sehingga  menjadi  data yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi sebuah individu. Data  biometrik  seseorang  yang  khas  salah  satunya  dapat diambil melalui sidik jari, retina mata atau melalui identifikasi wajah.[7]
F. Kecerdasan Buatan
Banyak  pemanfaatan  kecerdasan  buatan  dalam  banyak
aspek  kehidupan,  diantarannya  diimplementasikan  dalam mobil  otomatis,  rekomendasi  belanja  pada  toko  online, rekomendasi  tontonan  atau  hiburan  dalam  banyak  aplikasi hiburan.  pengenalan  plat  nomor  kendaraan  dan  lain sebagainya. Kecerdasan buatan merupakan sebuah kecerdasan yang tidak alami atau kecerdasan yang dibuat oleh manusia.  Kecerdasan  dapat  diartikan  sebagai  kemampuan untuk  mengukur,  mengidentifikasi,  mengenali,  memutuskan dan memberi respon terhadap sesuatu disekitar lingkungannya. Kecerdasan  buatan  berarti  kemampuan  sebuah  mesin  untuk meniru  perlaku  manusia  untuk  menangani  masalah  tertentu. Didalam  kecerdasan  buatan  terdapat  bagian  yang  lebih dalam yaitu  Pembelajaran  mesin( Machine  Learnig )  dan  dalam pembelajaran  mesin  terdapat  bagian  yang  lebih  dalam  adalah deep learning .[8]
G. Pembelajaran Mesin K-NN
Metoda  K-NN  adalah  salah  satu  jenis  pembelajaran mesin  yang  bekerja  dengan  cara  diberikan  contoh  data terlebih  dahulu  atau  istilahnya  adalah supervised  machine learning .  Metoda    K-NN  bekerja  dengan  melakukan klasifikasi  pada  sebuah  data  masukkan.  Data  baru  atau data  masukkan  diklasifikasikan  berdasarkan  nilai kedekatan  data  yang  sudah  dipelajari  sebelumnya.  Nilai terdekat  atau  nilai  jarak  ketetanggaan  dapat  dihitung dengan  persamaan euclidean  distance seperti  pada persamaan 1.[9]
𝐷 (𝑝,𝑞) = √∑ (𝑝 𝑖 − 𝑞 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Penjelasan setiap variabel tersebut adalah sebagai berikut;
 𝑝 𝑖 , adalah sampel data latih
 𝑞 𝑖 ,  adalah data yang uji
 𝐷 (𝑝,𝑞), merupakan jarak antar data
 n, dianggap sebagai banyaknya dimensi data
untuk dapat menghasilkan sebuah klasifikasi data dengan metoda  K-NN  maka  dilakukkan beberapa  langkah diantaranya  adalah,  Pertama  menentukan  data  parameter  K (nilai  tetangga  terdekat)  yang  diinginkan  Selanjutnya menghitung  berapa  besar  jarak  antara  data  masukkan dengan  semua  data  sampel,  lalu  mengurutkan semua data yang diperoleh mulai dari  jarak minimal. Terakhir  membuat klasifikasikan  data  berdasarkan  mayoritas  nilai  tetangga terdekat.
Gambar 2. Klasifikasi K-NN[10][11]
Ilustrasi metoda K-NN seperti terlihat pada gambar 2.  Data masukkan adalah data bentuk bulat dan  akan  diklasifikasikan kedalam  data  kotak  atau  segitiga.  Jika  diberikan  nilai  k=1 maka  dengan  mengitung  nilai  ketetanggannya  maka  akan didapatkan  bahwa  data  baru  berbentuk  bulat  akan  masuk dalam klasifikasi data segitiga.

## H. Clien- Server
Dalam  komunikasi  jaringan  terdapat  istilah client-server yang  diartikan  sebagai  suatu  perancangan  jaringan  komputer dimana  sebuah  perangkat  pada  sisi client melakukan  proses permintaan  layanan  data,  dan  pada  bagian server bertugas untuk  memberikan  respon  terhadap  permitaan  data  yang diinginkan  oleh client.  Client dalam  sistem  jaringan  adalah perorangan  yang  terhubung  dalam  jaringan  yang  sifatnya meminta  layanan.  Bagian server dalan  jaringan  merupakan domain yang  menyediakan data atau layanan. Model asitektur jaringan client-server berkomunikasi melalui jaringan komputer  untuk  saling  bertukar  inforamasi  [12].  Gambar  3 menunjukkan  bentuk  skema  komunukasi client-server pada jaringan internet.
Gambar 3. Skema komunikasi Client-server.
I. Jaringan Server
Dalam sebuah internet dikenal istilah jaringan atau biasa disebut  website.  Website  pada  internet  merupakan    suatu kumpulan  data  yang  menjadi  satu  dalam  halaman  tertentu dan  memiliki topik yang saling   berkaitan. Halaman  website tidak  hanya  berisi  tulisan  saja,  namun  terkadang  juga terdapat  gambar  maupun  video  atau  bahkan  berkas  lainnya. Halaman  sebuah  disimpan  dalam  komputer  besar  yang disebut  server  serta  memilikai  nama hosting  web dimana halaman  itu  kemudian  dapat  diakses  oleh  komputer  lain melalui  jaringan  internet  menggunakan  aplikasi web
browser . Webserv er  dalam  jaringan  umumnya  akan mengirim  data  berbentuk  HTML  kepada web  browser yang pada akhirnya akan terlihat seperti sebuah tampilan  halaman website. [12]

## J. OpenCV
Salah  satu  pustakan  pengolahan  citra  adalah  OpenCV. Pustaka  ini  adalah  salah  satu  pustaka  yang  bersifat  open source  yang  dikembangkan  oleh  pihak  intel  yang  berfokus pada penyederhanakan pemrograman yang berkaitan pengolahan  citra  digital.  Pustaka  OpenCV  dikembangkan lebih  luas  dan  memiliki  banyak  fitur  untuk  dapat  digunakan dalam  pemrograman  visi  komputer( computer  vision ).  Dalam perkembangannya OpenCV dapat digunakan untuk melakukan pemrograman  deteksi  wajah  sekaligus  untuk  pengenalan wajah.  Selain  itu  dalam  OpenCV  juga  dilengkapi  dengan berbagai metoda pengolahan citra seperti Kalman filtering dan berbagai  jenis  metoda  AI  ( Artificial  Intellegence ).  OpenCV dibuat  untu  dapat  bekerja  di  berbagai  bahasa  pemograman, salah  satunya  pada  pemrograman  C,  C++,  Java,  Python. OpenCV juga dapat bekerja pada berbagai jenis sistem operasi yaitu  sistem  opersi  Windows,  sistem  opersi  Linux,  bahkan dapat  berjalan  pada  sistem  operasi  Mac  OS,  iOS  serta  sistem operasi Android.[13]

## K. Python
Salah  satu  bahasa  pemrograman  yang  paling  populer  saat ini  adalah  pemrograman  python.  Python  dianggap  sebagai sebuah bahasa pemrograman yang handal dan banyak terdapat pustaka  pendukungnya.  Selain  sifatnya  yang  terbuka  untuk umum,  pemrograman  Python  ini  mudah  untuk  dipelajari  dan cocok  untuk  pemula  pemrograman.  Awalnya  pemrograman Python  dikembangkan  oleh  Guido  van  Rossum  di  Centrum Wiskunde  &  Informatica  (CWI),  Belanda  pada  awal  tahun 1990-an.  Sampai  saat  ini  banyak  orang  yang  menggunakan pemrograman Python untuk membuat sistem yang handal dan cepat .[14].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Sistem  yang  dibuat  diimplementasikan  pada  sebuah komputer  dan  diakses  melalui  jaringan  LAN  oleh  pengguna melalui  komputer  lain.  Dalam  pembuatan  sistem  absensi diperlukan sebuah data pengguna yang disebut dataset, dimana dataset  terdiri  dari  beberapa  gambar  dari  pengguna.  Setelah sistem  selesai  dilakukan  training  maka  proses  selanjutnya adalah  melakukkan  pengujian  sistem.  Berikut  urutan  proses training dan pengujian sistem yang dilakukan.

## A. Diagram Blok Sistem
Absensi  menggunakan  pengenalan  wajah  berbasi  jaringan LAN  memiliki  bentuk  diagram  blok  nampak  seperti  pada gambar 4  berikut ini:
Client Sever Permintaan Respon
Gambar 4. Diagram blok sistem.
Pada  gambar  4  terlihat  subblok webserver sebagai server yang digunakan untuk menjalankan program absensi dan dapat diakses  melalui  jaringan  LAN.  Sub  blok user web  browser adalah  perangkat  keras  yang  dapat  digunakan  untuk mengakses web server melalui aplikasi web browser . Aplikasi sistem absensi dapat diakses melalui web browser yang berada pada  sisi client Perangkat  kamera  menggunakan  kamera webcam yang  digunakan  untuk  mengambil  data  wajah pengguna  lalu  melalui web  browser data  dikirim  ke server untuk dicek apakah data wajah sesuai atau tidak.
B. Perancangan Sistem Pengenalan Wajah.
Sistem  absensi  dengan  pengenalan  wajah  berbasis  jaringan LAN  dibangun  dengan  sistem  pengenlan  wajah  sebagai berikut:
Gambar 5. Proses pengenalan wajah.
Proses  pengenalan  wajah  dilakukan  dengan  mengecek  data masukkan  wajah  melalui  algoritma  pengenalan  wajah. Masukkan data wajah diklasifikasikan menggunakan pembelajaran  mesin  yang  terdapat  pada    modul  Dlib, selanjutnya hasil keluaran pengenalan wajah diproses kembali dengan  klasifikasi  KNN  untuk  mengecek  kedekatan  citra masukkan dengan hasil keluaran algoritma pengenalan wajah.
C. Pengambilan Data Set
Proses  pengambilan  dataset  dilakukan  dengan  menyiapakan beberapa  citra  wajah  yang  akan  dikenali  beserta  nama  dari setiap wajah. Pada proses ini setiap data wajah disimpan pada folder  dengan  nama  yang  berbeda-beda  sesuai  dengan  nama pemilik wajah, sekaligus sebagai nama hasil encoding dataset. Nama ini akan digunakan sebagai nama yang mengelompokkan  hasil  pengklasifikasian  setiap  wajah. Sehingga  Ketika  dataset  digunakan  dalam  proses  pengenalan wajah maka hasil pengenalan wajah akan merujuk pada  nama tersebut.  Berikut  ilustrasi  dari  pengambilan  data  wajah  yang akan digunakan sebagai dataset yang terlihat pada gambar 6.
Gambar 6. Proses pengambilan dataset.
Proses pengambilan dataset dilakukan langsung menggunakan kamera webcam dan  disimpan  dalam  folder  pada  komputer. Setiap  citra  wajah  dapat  diambil  sampai  10-20  citra  wajah sesuai kebutuhan.
Gambar  7  menunjukan  format  penyimpanan  dataset  yang digunakan  untuk  menyimpan  data  setiap  wajah.  Setiap  wajah disimpan pada folder yang berbeda-beda.
Kamera (webcam) Server tempat
program berjalan
User Web browser untuk akses jarak jauh Algoritma Pengenlan Wajah Dataset Encoding KNN Hasil Pengenalan
Gambar 7. Proses pengambilan dataset.

## D. Training data
Sebelum  dilakukan  proses  pengujian  sistem,  hal  yang dilakukan  adalah  melakukan training terhadap  sistem  untuk dapat mengenali wajah yang akan dikenali nantinya. Training dilakukan  dengan  menggunakan  sejumlah  data  wajah user untuk  dijadikan  data  pelatihan.  Proses  pelatihan  sistem  untuk menghasilkan  data encoding wajah  seperti  terlihat  pada gambar 8.
Gambar 8. Proses pelatihan sistem pengenalan wajah
Pada  gambar  9  berikut  ini  adalah  beberapa  contoh  gambar dataset yang  digunakan  untuk  melakukan trining (pembelajar) mesin.
Gambar 9. Contoh gambar dataset.

## E. Pengujian
Tahap  pengujian  sistem  yang  telah  dibuat  dilakukan berdasarkan  parameter  yang  telah  ditentukan.  Data  hasil pengujian  akan  dianalisis  sehingga  dapat  mengambil  suatu kesimpulan.
1) Pengujian Pengenalan  Wajah: Pengujian pengenalan wajah  dilakukan  untuk  mengetahui  kemampuan aplikasi  dalam  mengenali  wajah  yang  telah  terdaftar dalam data pelatihan. Data wajah yang diuji disimpan pada  folder  test.  Folder  data  test  yang  digunakan untuk  menguji  program  seperti  terlihat  pada  gambar 10. Selanjutnya dengan pustaka Dlib dan pembelajaran  mesin  K-NN  data  uji  dibaca  satu persatu dan dicocokkan dengan dataset yang tersedia. Data wajah yang sudah dicocokkan akan menghasilkan  data encoding sesuai  dengan  nama
folder dalam dataset yang sebelumnya telah dibuat.
Gambar 10. Folder penyimpanan data uji.
Sementara program yang digunakan untuk mengenali setiap  wajah  yang  diuji  seperti  terlihat  pada  gambar 11.
Gambar 11. Program utama pengenalan wajah.
Selain  program  utama  juga  terdapat  sebuah  prosedur program  yang  digunakan  untuk  pengenalan  wajah dan  verifikasi  menggunakan  pembelajaran  mesin  K- NN seperti terlihat pada gambar 12.
Gambar 12. Prosedur program pengenalan wajah
Hasil pengujian pengenalan wajah secara keseluruhan seperti  terlihat  pada  gambar  13.  Dimana  semua  data yang  ada  dalam  folder  test_dir  yang  menunjukan semua data test berhasil dikenali.
Gambar 13. Hasil Pengujian Pengenalan wajah.
2) Pengujian  Sistem  Absensi  : Pengujian  sistem  absensi ini  untuk  menguji  kemampuan  sistem  yang  berjalan didalam sebuah server , untuk melihat apakah tampilan antar  muka  dapat  diakses  atau  tidak.  Program pengenalan  wajah  disimpan  dalam server dan disatukkan dengan bagian interface program.
Selanjutnya sistem dijalankan didalam perangkat server dan  diakses  melalui web  browser pada  alamat  IP tertentu  atau  pada localhost :5000.  Gambar  14 merupakan  tampilan  antar  muka  dari  sistem  absensi yang dibuat.
Gambar 14.  Tampilan antar muka sistem absensi.
Setelah  pengguna  melihat  tampilan  seperti  pada  gambar 14,  selanjutnya  pengguna  dapat  langsung  melakukan  absensi dengan  menekan   tombol   absensi.   Terlihat   pada  gambar   15 bahwa  pengguna  dapat  melakukan  absensi  dan  dikenali  oleh sistem secara benar.
Gambar 15.  Hasil pengenalan saat absensi.

## IV K ESIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  sistem  absensi  dan  pengenalan wajah  yang  telah  dilakukan,  maka  pada  penelitian  ini dapat disimpulkan  bahwa  sistem  absensi  berbasis  jaringan  LAN dengan pengolahan citra dapat mengenali setiap  wajah  yang telah  didaftarkan  pada  sistem  secara  keseluruhan,  dimana pengujian  dilakukan  melalui  komputer  dan  menggunakan perangkat webcam untuk mengambil gambar.
Saran dari penelitian ini adalah pengembangan sistem yang mampu  mendeteksi  perbedaan  data  wajah  yang  berupa  foto atau  video  dan  data  wajah  asli  bukan  berupa  foto  atau  video untuk menghindari adanya penggunaan absensi yang mungkin dapat  dilakukan  untuk  manipulasi  data  saat  melakukan absensi.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  kami  ucapkan  kepada  pihak  Universitas Komputer  Indonesia  yang  telah  memberikab  bantuan  berupa moril  dan  materiel  sehingga  penelitian  kami  dapat  berjalan dengan lancar dan selesai tepat waktu.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Subiantoro  and  Sardiarinto,  "Perancangan  Sistem  Absensi  Pegawai Berbasis  Web  Studi  Kasus  :  Kantor  Kecamatan  Purwodadi," Jurnal Swabumi, vol. 6, no. 2, pp. 184-189, 2018.
[2] L.  W.  Hendrawan,  M.  Ramdhani  and  D.  N.  Ramadan,  "Rancang Bangun  Sistem  Pelacakan  Objek  Secara  Real  Time  Berdasarkan Warna," e-Proceeding  of  Applied  Science, vol.  2,  no.  1,  pp.  383-388, 2016.
[3] N.  M.  Marti,  "Pemanfaatan  GUI  Dalam  Pengembangan  Perangkat Lunak  Pengenalan  Citra  Wajah  Manusia  Menggunakan  Metode Eigenface," Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi  2010 (SNATI 2010), pp. 11-16, 2010.
[4] D.  Suprianto,  R.  N.  Hasanah  and  P.  B.  Santosa,  "Sistem  Pengenalan Wajah  Secara  Real-Time  dengan  Adaboost,  Eigenface  PCA  & MySQL," Jurnal EECCIS, vol. 7, no. 2, pp. 179-184, 2013.
[5] Pratiwi  N.W,  Fauziah  F,  Andryana  S,  Gunaryati  A,    "Deteksi  Wajah Menggunakan  Metode  Hidden  Markov  Model  (HMM)  Berbasis Matlab" Satua Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi (STRING), vol 13, no.1 ,2018
[6] Vahid  Kazemi,  Josephine  Sullivan;  Proceedings  of  the  IEEE Conference  on  Computer  Vision  and  Pattern  Recognition  (CVPR),
2014, pp. 1867-1874
[7] Diah  i,  M  N  Ihsan,  Puspita  S,  “ Prototype  sistem  absensi  dengan metode face recognition berbasis arduino pada smk negeri 5 kabupaten tangerang”,  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Multimedia, 2017 vol 5, no. 1, pp 37-42
[8] M.  R.  Muliawan,  B.  Irawan  and  Y.  Brianorman,  "Implementasi Pengenalan  Wajah  Dengan  Metode  Eigenface  Pada  Sistem  Absensi," Jurnal Coding, Sistem Komputer Untan, vol. 03, no. 1, pp. 41-50, 2015.
[9] Sugeng  and  E.  Y.  Syamsudin,  "Perancangan  Algoritma  Optimasi Pengenalan Karakter Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Pengolahan Citra Dengan Pengecekan Posisi dan Kemiripan Karakter," Komputika: Jurnal Sistem Komputer, vol. 10, no. 2, pp. 155-164, 19 Oktober 2020.
[10] Du, Shan, Mahmoud Ibrahim, Mohamed Shehata, and Senior Member, “Automatic  License  Plate  Recognition  (  ALPR  ):  A  State-of-the-Art Review.” IEEE  Transactions  on  Circuits  and  Systems  for  Video Technology,2012, 23 (2): 311–25.
https://doi.org/10.1109/TCSVT.2012.2203741.
[11] Fomani,  Babak  Abad  “License  Plate  Detection  Using  Adaptive Morphological  Closing  and  Local  Adaptive  Thresholding.” 2017  3rd International  Conference  on  Pattern  Recognition  and  Image  Analysis
(IPRIA) , 2017, no. Ipria: 146–50. https://doi.org/10.1109/PRIA.2017.7983035. [12] Pythonindo, 2019 “sejarah Python”,[online] Available: https://www.pythonindo.com/sejarah-python//[Accessed: 5-Agustus- 2021 [13] OpenCV team, (copyright 2019), [online]. Available: https://opencv.org/. Accessed: 5-Agustus-2021 [14] Kadir Abdul dan Susanto, 2013, Teori Dan Aplikasi Pengolahan Citra , Yogyakarta: ANDI