Abstrak —Proses absensi yang dilakukan secara manual dinilai kurang  efektif  karena  terbukanya  kesempatan  melakukan kecurangan. Selain itu, proses rekapitulasi manual membutuhkan waktu  yang  lama.  Sistem  absensi  dengan  teknologi  dapat diterapkan untuk membantu proses absensi dan rekapitulasi yang efektif.  Pada  tugas  akhir  ini,  teknologi  yang  digunakan  adalah sistem  pengenalan  wajah.  Pembuatan  aplikasi  absensi  dengan pengenalan  wajah  ini  menggunakan  metode Eigenface untuk melakukan proses pengenalan wajah. Sedangkan data-data yang dibutuhkan sistem adalah data mata kuliah, dosen, jadwal, kelas, mahasiswa,  dan dataset foto  wajah  yang  disimpan  dalam  sistem manajemen  relasional  basis  data.  Hasil  dari  aplikasi  yang dibangun  yaitu  dapat  mengelola  data-data  pada  sistem,  serta melakukan  pencatatan  dan  perekapan  data  absensi.  Proses absensi mahasiswa berhasil dilakukan pada kondisi pencahayaan yang  bagus  dan  resolusi  yang  sama  dengan  kondisi  foto  wajah yang disimpan dalam basis data.
Kata Kunci —Absensi,  Mahasiswa,  Pengenalan  Wajah, Eigenface, Sistem Manajemen Basis Data Relasional

## I. PENDAHULUAN
ISTEM  absensi  adalah  hal  yang  penting  dalam  sebuah perkuliahan  sebagai  pencatat  kehadiran  mahasiswa.  Di kampus  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember  (ITS) Surabaya,  kehadiran  menentukan  seorang  mahasiswa  berhak atau  tidak  untuk  mengikuti  Evaluasi  Akhir  Semester  (EAS) dengan persentase 80% dari 16 pertemuan pada satu semester. Selama  ini  di  ITS  khususnya  di  jurusan  Teknik  Informatika, sistem  absensi  masih  dilakukan  secara  manual  dengan menandatangani  lembar  kertas  absensi.  Hal  itu  tentu  kurang efektif  karena  terbukanya  kesempatan  untuk  melakukan kecurangan. Selain itu, rekapitulasi oleh Tata Usaha (TU) juga dilakukan dengan cara manual yang membutuhkan waktu lama karena harus memasukkan banyak data.
Dengan  semakin  berkembangnya  bidang  teknologi,  saat  ini telah  banyak  dibangun  sistem  absensi  dengan  pengenalan  pola yang  mengenali  ciri-ciri  khusus  fisik  seseorang  diantaranya pengenalan  wajah,  pengenalan  iris,  dan  pengenalan  sidik  jari. Pencatatan  absensi  menggunakan  pengenalan  pola  yang mengenali ciri-ciri fisik seseorang untuk perkuliahan mahasiswa sebelumnya pernah diterapkan di jurusan Sistem Informasi ITS yaitu dengan pengenalan sidik jari, akan tetapi sekarang sudah tidak berjalan dan alat fingerprint hanya terpasang di tiap kelas. Dengan  memanfaatkan  pola  ciri-ciri  khusus  fisik  pula  tugas akhir  ini  akan  mengenali  seseorang,  yaitu  dengan  pengenalan
wajah.
Sistem yang dibangun memanfaatkan web camera ( webcam ) pada komputer untuk melakukan absensi. Tujuan dikembangkannya  sistem  ini  adalah  untuk  memberikan  solusi yang  efektif  dalam  pencatatan  dan  perekapan  absensi perkuliahan.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Pengenalan Wajah
Pengenalan  wajah  merupakan  salah  satu  pendekatan pengenalan  pola  untuk  keperluan  identifikasi  wajah  seseorang dengan  pendekatan  biometrik.  Suatu  biometrik  bersifat  unik sehingga dapat digunakan untuk mengenali identitas seseorang. Proses  pengenalan  biometrik  dapat  dibagi  menjadi  dua karakteristik,  yaitu  secara  fisik  dan  secara  perilaku.  Biometrik fisik  berasal  dari  pengukuran  dan  data  yang ada langsung dari bagian  manusia  misalnya  pengenalan  sidik  jari,  pengenalan wajah,  iris,  retina,  dan  tangan.  Sedangkan  biometrik  perilaku berasal  dari  pengukuran  dan  data  yang  berasal  dari  tindakan seperti  suara,  tanda  tangan,  dan keystrokes .  Sistem  biometrik mengacu  pada  terintegrasinya  antara  perangkat  keras  dan perangkat  lunak  untuk  melakukan  proses  identifikasi  dan verifikasi.
Sistem  pengenalan  wajah  adalah  sebuah  aplikasi  komputer yang mampu mengidentifikasi atau mengenali wajah seseorang dari gambar digital atau video. Salah satu cara yang digunakan dalam  pengenalan  wajah  yaitu  dengan  membandingkan  wajah dari gambar yang dipilih atau video dengan basis data wajah.
Pengenalan  wajah  manusia  telah  menarik  banyak  para peneliti. Sebuah sistem pengenalan wajah bisa ditemukan pada banyak  aplikasi  dari  berbagai bidang seperti Interaksi Manusia dan Komputer (IMK), sistem keamanan, dan lain-lain [1].

## B. Emgu CV
Emgu  CV  adalah  sebuah  jembatan  lintas platform .Net untuk  menghubungkan  ke library pengolahan  gambar  Open CV.  Emgu  CV  memungkinkan  untuk  memanggil  fungsi  Open CV  ke  berbagai  bahasa  .Net  seperti  C#,  VB,  VC++, IronPython  dan  lain-lain,  yang  dapat  di- compile pada  Visual Studio,  Xamarin  Studio,  dan  Unity,  serta  dapat  dijalankan pada  perangkat  Windows,  Linux,  Mac  OS  X,  iOS,  Android, dan Windows Phone [2].

## Rancang Bangun Aplikasi Absensi Perkuliahan Mahasiswa dengan Pengenalan Wajah
Muhammad Yusuf, R. V.  Hari Ginardi, dan Adhatus Solichah A. Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : hari@its.ac.id
S

## C. Metode Eigenface
Eigenface adalah  nama  yang  diberikan  untuk  satu  set eigenvector ketika  digunakan  dalam  pengenalan  wajah  pada bidang visi komputer. Dalam istilah Layman, Eigenface adalah sekumpulan standardized face ingredient dari analisis statistik dari  banyak  gambar  wajah  [3].  Pendekatan Eigenfaces untuk pengenalan  wajah  dikembangkan  oleh  Sirovich  dan  Kirby (1987)  dan  digunakan  oleh  Matthew  Turk  dan  Alex  Pentland pada  klasifikasi  wajah  [4].  Selain  merancang  sistem  untuk pengenalan  wajah,  Matthew  Turk  dan  Alex  Pentland  juga menunjukkan  cara  menghitung eigenvector untuk  melakukan eigendecomposition pada  sebagian  besar  gambar  wajah. Eigenvector berasal dari kovarian matriks distribusi probabilitas pada ruang vektor dari gambar wajah [5]. Dataset wajah  yang  digunakan  harus  diambil  dalam  kondisi pencahayaan  dan  resolusi  yang  sama  dengan  saat  melakukan pengenalan wajah baru.
Algoritma  pengenalan  wajah  dengan  metode Eigenface dilakukan melalui beberapa tahapan [6], yaitu:
1. Menyusun Flatvector Matriks Citra
2. Menghitung Nilai Tengah atau Mean (ᴪ) 3. Menghitung  Selisih  antara Training Image dengan  Nilai Tengah atau Mean (ᴪ) 4. Menghitung Nilai Matriks Kovarian
5. Menghitung Nilai Eigenvalue dan Eigenvector
6. Mencari Nilai Eigenface
7. Proses Identifikasi

## D. Penelitian Terkait
Beberapa  penilitian  terkait  dengan  tugas  akhir  ini diantaranya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Priyanka  Wagh, Roshani  Thakare,  Jagruti  Chaudhari,  dan  Shweta  Patil  dalam jurnal  yang  berjudul Attendance  System  based  on  Face Recognition  using  Eigenface  and  PCA  Algorithm .  Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem kehadiran yang otomatis dapat  dibuktikan  sebagai  sistem  yang  efisien  untuk pencatatan kehadiran  mahasiswa.  Dengan  menggunakan  sistem  ini, kemungkinan kecurangan dapat dikurangi [7].
Muhammad  Rizki  Muliawan,  Beni  Irawan,  dan  Yulrio Brianorman  dalam  jurnal  yang  berjudul  Implementasi Pengenalan  Wajah  dengan  Metode Eigenface pada  Sistem Absensi.  Penelitian  ini  mendapatkan  hasil  yang  berbeda-beda antara  wajah  satu  dengan  wajah  yang  lainnya,  pada  saat  basis data berisi 10 data wajah, hasil rata-rata persentase kecocokan mencapai  88%,  sedangkan  pada  saat  basis  data  berjumlah  20 data  wajah,  hasil  rata-rata  persentase  kecocokan  mencapai 52%.  Penyebab  dari  perbedaan  hasil  tersebut  adalah  faktor pencahayaan,  jarak,  bentuk  wajah,  serta  jumlah  data  yang tersedia [6].

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN

## A. Deskripsi Umum Sistem
Aplikasi  yang  dibuat  dalam  tugas  akhir  ini  merupakan aplikasi  absensi  perkuliahan  mahasiswa  dengan  pengenalan wajah.  Aplikasi  perkuliahan  mahasiswa  ini  merupakan  aplikasi berbasis desktop .  Aplikasi  ini  berupa  prototipe  dan  tidak
terintegrasi  dengan sistem informasi yang ada di ITS. Aplikasi ini dibangun menggunakan metode Eigenface yang merupakan algoritma  dari library Open  CV  yang  dipanggil  dalam  bahasa pemrograman C# dengan  menggunakan library Emgu  CV. Metode  ini  nantinya  digunakan  untuk  mengenali  wajah mahasiswa  saat  melakukan  absensi  mahasiswa  pada  suatu perkuliahan.  Semua  data  yang  ada  pada  aplikasi  disimpan dalam  relasional  manajemen  basis  data  MySQL.  Data-data yang  dibutuhkan  pada  sistem  dikelola  oleh  pengguna administrator  dan  tata  usaha.  Semua  menu  yang  bisa  diakses oleh  pengguna  tata  usaha  juga  dapat  diakses  oleh  pengguna administrator.  Perbedaan  antara  pengguna  administrator  dan tata  usaha  terletak  pada  menu  Tata  Usaha,  dimana administrator bisa mengelola data-data dari tata usaha.
Proses absensi diawali dengan dosen login ke sistem absensi, kemudian  mengisi  detail  materi  pada  berita  acara  perkuliahan suatu  mata  kuliah  dan  menekan  tombol  “Mulai  Absensi”. Proses  absensi  dilakukan  dengan  menggunakan webcam pada komputer.  Aplikasi  akan  mendeteksi  dan  mengenali  wajah mahasiswa  jika dataset wajah  yang  ada  di  basis  data  memiliki pencahayaan  dan  resolusi  yang  sama  pada  saat  melakukan absensi. Ketika wajah dikenali oleh aplikasi, maka aplikasi akan mengkonfirmasi  apakah  benar  wajah yang dikenali oleh sistem adalah  wajah  mahasiswa  yang  bersangkutan.  Jika  mahasiswa mengkonfirmasi  benar,  maka  sistem  akan  mencatat  kehadiran mahasiswa dan menyimpannya ke basis data.

## B. Identifikasi Pengguna
Identifikasi  pengguna  mendifinisikan  entitas-entitas  yang terlibat  dan  berinteraksi  langsung  dengan  sistem.  Berdasarkan deskripsi  umum  sistem  yang  telah  dijelaskan  pada  bagian sebelumnya,  maka  pengguna  yang  akan  menggunakan  aplikasi ini ada empat, yaitu:
1. Administrator Administrator merupakan pengguna yang bertanggungjawab  terkait  dengan  data  tata  usaha, dosen, mahasiswa, mata kuliah, kelas, dan jadwal perkuliahan.
2. Tata usaha Tata Usaha merupakan pengguna yang bertanggungjawab dalam terkait dengan data dosen, mahasiswa, mata kuliah, kelas, dan jadwal perkuliahan
3. Dosen
Dosen  merupakan  pengguna  yang  mengatur  fitur  pada saat perkuliahan, seperti pengisian berita acara perkuliahan  dan  mengaktifkan  fitur  absensi  pada groupBox Absen  yang  digunakan  mahasiswa  untuk melakukan absensi perkuliahan.
4. Mahasiswa Mahasiswa  merupakan  pengguna  yang  hanya  memiliki akses untuk melakukan dan melihat absensi.

## C. Perancangan Arsitektur
Arsitektur  aplikasi  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Berikut penjelasan arsitektur sistem yang terdapat pada Gambar 1.
1. Administrator  atau  tata  usaha  mengelola  data-data  yang dibutuhkan sistem.
2. Administrator atau tata usaha mendapatkan data rekapitulasi  kehadiran,  file  ekstraksi  data  kehadiran,  dan data yang dikelola.
3. Dosen mengisi berita acara pada suatu perkuliahan.
4. Setelah  dosen  mengisi  berita  acara,  mahasiswa  memulai absensi  dengan  menghadapkan  wajah  ke  depan  komputer sehingga webcam dapat menangkap wajah mahasiswa.
Ketika  aplikasi  mengenali  wajah  mahasiswa  maka  aplikasi akan memberikan umpan balik berupa konfirmasi apakah benar data  yang  dikenali  oleh  sistem  adalah  mahasiswa  yang bersangkutan.  Jika  tidak  maka  aplikasi  akan  kembali menangkap wajah mahasiswa.

## Gambar 1 Perancangan arsitektur sistem

## D. Proses Masukan Data Wajah
Proses  masukan  data  wajah  pada  sistem  dapat  dilihat  pada Gambar 2. Pada proses ini, pengguna pertama memilih metode masukan,  yaitu  dari file foto  yang  sudah  ada  atau  secara langsung  melalui webcam .  Kemudian  akan  ditampilkan  pada ImageBox Webcam.  Sistem  akan  mendeteksi  wajah  dengan metode Haarcascade dari library Emgu  CV.  Wajah  yang
dideteksi  adalah  wajah  yang  menghadap  ke  depan,  pada pencahayaan  yang  baik,  dan  wajah  yang  tidak  terhalangi  oleh kacamata, masker, ataupun objek lainnya. Kemudian pengguna meng- capture wajah  yang  dideteksi  dan  sistem  akan menampilkan wajah hasil capture . Setelah itu, data wajah akan disimpan pada basis data.
Mendeteksi wajah
Mendeteksi wajah Menampilkan wajah pada ImageBox Webcam Menampilkan wajah pada ImageBox Webcam Meng-capture wajah yang dideteksi Meng-capture wajah yang dideteksi Menampilkan wajah hasil capture Menampilkan wajah hasil capture Menyimpan wajah hasil capture Menyimpan wajah hasil capture

## Gambar 2 Proses masukan data wajah

## E. Perancangan Basis Data
Basis  data  yang  dibangun  pada  aplikasi  ini  menggunakan sistem  manajemen  basis  data  relasional  MySQL.  Data-data yang  disimpan  dalam  MySQL  diantaranya    data  absensi mahasiswa,  data  mata  kuliah,  data  jadwal  perkuliahan,  data mahasiswa,  data  foto  mahasiswa,  data  mahasiswa  per  kelas, data  dosen,  serta  data login yang  digunakan  untuk administrator  dan  tata  usaha.  Perancangan  basis  data dimodelkan  dalam  diagram  model  konsep  basis  data  atau Conceptual  Data  Model (CDM)  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
rel_mhs_foto rel_mhs_hadir rel_berita_jadwal rel_berita_hadir rel_mhs_kelas rel_jadwal_dosen rel_jadwal_kelas rel_jadwal_mk mahasiswa nrp nama <pi> Variable characters (10) Variable characters (100) <M> Identifier_1 <pi> dosen kodeDosen nama password <pi> Variable characters (5) Variable characters (100) Variable characters (100)
<M>
Identifier_1 <pi>
foto
idFoto namaFoto <pi> Integer Variable characters (100) <M> IDENTIFIER_1 <pi> kehadiran idDetail keterangan <pi> Variable characters (70) Variable characters (50) <M> Identifier_1 <pi> beritaAcara idBerita pertemuanKe tanggal
detail <pi> Variable characters (50) Variable characters (5)
Variable characters (50) Variable characters (500) <M> Identifier_1 <pi> jadwal idJadwal kelas ruang hari jamMulai jamSelesai <pi> Variable characters (50) Variable characters (10)
Variable characters (10) Variable characters (20)
Integer Integer <M> Identifier_1 <pi> mataKuliah kodeMK mataKuliah
sks <pi> Variable characters (10) Variable characters (100)
Integer <M> Identifier_1 <pi> login idLogin nama username password kategori <pi> Variable characters (50)
Variable characters (100)
Variable characters (50)
Variable characters (100) Variable characters (50) <M> Identifier_1 <pi> kelas idKelas <pi> Variable characters (50) <M> Identifier_1 <pi>

## IV. IMPLEMENTASI
Aplikasi  ini  dibangun  dengan  basis desktop ,  menggunakan bahasa  pemrograman  C#, library Emgu  CV,  dan  sistem manajemen  basis  data  relasional  MySQL. Library Emgu  CV digunakan  sebagai tools untuk  mengimplementasikan  metode Eigenface yang digunakan pada proses deteksi dan pengenalan wajah  mahasiswa  untuk  mencatat  status  kehadiran  pada  suatu perkuliahan.  Dan  sistem  manajemen  basis  data  relasional MySQL digunakan sebagai server basis data untuk menyimpan semua  data  pada  aplikasi  yang  berisi  tabel  login,  mahasiswa, foto,  dosen,  matakuliah,  jadwal,  kelas,  beritaacara,  dan kehadiran.
Dalam membangun aplikasi perangkat keras yang digunakan adalah  komputer  laptop.  Spesifikasi  dari  perangkat  tersebut adalah prosesor Inter(R) Core(TM) i3-3217U CPU @1.80GHz dan RAM 4.00 GB.

## V. PENGUJIAN DAN EVALUASI
Dalam  melakukan  pengujian  pada  aplikasi  dilakukan  pada lingkungan  dan  alat  kakas  komputer  laptop  dengan  spesifikasi prosesor  Inter(R)  Core(TM)  i3-3217U  CPU  @1.80GHz, sistem  operasi  Windows  10  Home  Single  Language  64-bit, ukuran layar 1280 x 720 pixels , dan RAM 4.00 GB.
Pengujian  yang  dilakukan  adalah  pengujian  kebutuhan fungsionalitas.  Pengujian  fungsionalitas  menggunakan  metode kotak  hitam (black  box) .  Metode  ini  menekankan  pada kesesuaian hasil keluaran sistem.
Pada  saat  pengujian  melakukan  absensi,  mahasiswa diharuskan  telah  berada  pada  halaman  Absensi.  Kemudian mahasiswa  menekan  tombol  Aktifkan  dan  sistem  akan mengaktifkan fitur webcam komputer. Setelah itu, sistem akan mendeteksi  dan  mengenali  wajah  mahasiswa  dan  memberikan konfirmasi  apakah  benar  mahasiswa  yang  sedang  melakukan absensi  adalah  mahasiswa  yang  dikenali  sistem.  Setelah mahasiswa  memberikan  konfirmasi  benar,  maka  sistem  akan mencatat  data  kehadiran mahasiswa pada kelas dan pertemuan tersebut  dan  menampilkan  keterangan  bahwa  mahasiswa  telah
melakukan absensi seperti pada Gambar 4.
Pada  proses  melihat  absensi,  pengguna  diharuskan  telah berada  pada  halaman  Beranda.  Data  kelas  berdasarkan  ID Jadwal  yang  bisa  dipilih  oleh  administrator  atau  tata  usaha. Kemudian  administrator  atau tata usaha menekan tombol Pilih dan  sistem  akan  menampilkan  data  absensi  perkuliahan mahasiswa  pada  suatu  kelas  berdasarkan  ID  Jadwal  yang dipilih seperti pada Gambar 5.
Administrator atau tata usaha menekan tombol Ekstrak File. Kemudan  memilih  direktori File Explorer untuk  menyimpan file. Kemudian akan muncul pesan bahwa data absensi berhasil diekstrak. Hasil ekstraksi file dapat dilihat pada Gambar 6.
Dalam  pengujian  melakukan  absensi  dilakukan  kepada mahasiswa  dengan dataset wajah  yang  telah  disimpan  dalam basis  data.  Contoh dataset yang  berhasil  dikenali  oleh  sistem dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 4 Sistem berhasil mengenali data wajah
Gambar 6 File data hasil ekstraksi
Gambar 7 Contoh dataset wajah yang berhasil dikenali

## VI. KESIMPULAN
Dari  hasil  selama  proses  perancangan,  implementasi,  serta pengujian    aplikasi  absensi  perkuliahan  mahasiswa  dengan pengenalan wajah, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: 1. Aplikasi berhasil dibangun menggunakan bahasa pemrograman  C#  dengan  pengenalan  wajah  menggunakan library Emgu CV.
2. Metode Eigenface dipanggil  dari library Emgu  CV  yang digunakan pada proses pengenalan wajah mahasiswa untuk mencatat status kehadiran.
3. Rancangan  basis  data  yang  digunakan  untuk  aplikasi  ini
berhasil  dibangun  dengan  relasional  manajemen  basis  data MySQL  yang  berisi  tabel-tabel login ,  mahasiswa,  foto, dosen,  matakuliah,  jadwal,  kelas,  berita  acara,  dan kehadiran.
4. Aplikasi  yang  dibangun  berhasil  mencatat  kehadiran mahasiswa  pada  suatu  perkuliahan  dengan  pengenalan wajah  pada  kondisi  pencahayaan  dan  resolusi  yang  sama dengan kondisi foto wajah yang disimpan dalam basis data.
5. Aplikasi  yang  dibangun  berhasil  menampilkan  data  absensi dan mengekstraknya ke dalam file Excel. 6. Aplikasi yang dibangun berhasil melakukan pencatatan data absensi  dan  perekapan  perkuliahan  mahasiswa  secara otomatis  sehingga  proses  pencatatan  dan  perekapan perkuliahan mahasiswa lebih efisien.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   A. Raj, Real Time Multiple Face Recognition Security System (RTM- FS), ResearchGate, 2013.
[2]   E. CV, "Emgu CV," 1 May 2016. [Online]. Available: http://www.emgu.com/wiki/index.php/Main_Page. [Accessed 20 May 2016].
[3]   H. a. Fatta, in Rekayasa Sistem Pengenalan Wajah , Yogyakarta, Andi, 2009, p. 74.
[4]   J. R. d. Solar and N. P., "Eigenspace-based face recognition: a comparative study of different approaches," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Application and Reviews), vol. 35, no. 3, pp. 315-325, 2005.
[5]   M. A. T. a. A. P. Pentland, "Face Recognition using Eigenfaces," in IEEE Computer Society Conference , Maui, HI, 1991.
[6]   M. R. Muliawan, B. Irawan and Y. Brianorman, "Implementasi Pengenalan Wajah dengan Metode Eigenface pada Sistem Absensi," Jurnal Coding, vol. 03, no. 1, pp. 52-62, 2015.
[7]   P. Wagh, R. Thakare, J. Chaudhari and S. Patil, "Attendance System based on Face Recogniiton using Eigenface and PCA Algorithm," IEEE, pp. 303-308, 2015.