e-ISSN : 2715-5064

## RANCANG BANGUN SISTEM ABSENSI  PEGAWAI MELALUI
PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN METODE LBP ( Local Binary Pattern ) BERBASIS RASPBERRY PI
Fakhlul Nizam 1 , Rini Puji Astutik 2 , Yoedo Ageng Surya 3
123 Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Gresik
123 Jln.Sumatra No.101, Kec.Kebomas, Kabupaten Gresik, Jawa Timur 61121, Indonesia Email: 1 fakhlulnizam123@gmail.com. 2 astutik_rpa@umg.ac.id. 3 mryoedo@umg.ac.id
Abstarct  --  The  Raspberry  Pi  microcomputer  is  a practical  tool  whose  shape  and  size  are  relatively  mini with  very  complex  uses,  many  say  that  the  Raspberry Pi  is  similar  to  a  mini  computer,  with  many  functions that can meet various human needs as a microcontroller server to digital image processing. This study aims to meet the needs in the field of practicality, especially  practicality  in  employee  absenteeism, considering  that  current  attendances  are  mostly  still using handwritten manuals or finger prints, where the Covid-19  pandemic  condition  like  this  is  very vulnerable  because  it  can  transmit  the  virus  through touch marks. By utilizing the Rasberry Pi Microcomputer as a processor and a webcam as a tool for  recording  and  detecting  faces,  it  will  then  be processed by the rasberry pi using the OpenCV library to detect faces and distinguish human faces or not, then facial  recognition  will  be  processed  using  the  LBP (Local Binary Pattern) method. . After that, if the face is  recognized  by  the  system,  it  will  be  processed  and entered into the mySQL database. Furthermore, it will be entered into the table as attendance according to the time  the  face  is  detected.  And  if  the  face  is  not recognized  by  the  system,  it  will  still  be  processed  but will  be  entered  into  the  database  table  as  a  guest according to the time the face was detected.
Abstrak – Microcomputer Raspberry Pi adalah sebuah alat  praktis  yang  bentuk  dan  ukurannya  yang tergolong mini dengan  kegunaan  yang  begitu kompleks,  banyak  yang  menyebut  Raspberry  Pi  ini mirip  dengan  mini  komputer,  dengan  banyak  fungsi tersebut dapat memenuhi berbagai kebutuhan manusia sebagai microcontroller server sampai dengan pengolahan citra digital. Penelitian ini bertujuan untuk pemenuhan  kebutuhan  dalam  bidang  kepraktisan terutama kepraktisan dalam absensi pegawai, mengingat absensi saat ini kebanyakan masih memakai manual  tulis  tangan  atau  finger  print,  dimana  kondisi pandemi  covid-19  seperti  ini  hal  itu  sangat  rawan karena dapat menularkan virus lewat bekas sentuhan. Dengan  memanfaatkan  Microcomputer  Rasberry  Pi sebagai  pemroses  dan  webcam  sebagai  alat  untuk
perekam  sekaligus  pendeteksi  wajah,  kemudian  akan diproses oleh rasberry pi dengan menggunakan library OpenCV  untuk  mendeteksi  wajah  dan  membedakan wajah  manuasia  atau  bukan,  kemudian  akan  diproses pengenalan  wajah  dengan  metode  LBP  (Local  Binary Pattern). Setelah itu apabila wajah dikenali oleh sistem maka  akan  diproses  dan  dimasukan  ke  basis  data mySQL.  Selanjutnya  akan  dimasukan  kedalam  tabel sebagai  absensi  sesuai  dengan  waktu  terdeteksinya wajah. Dan jika wajah tidak dikenali oleh sistem maka tetap  akan  diproses  namun  akan  dimasukan  ke  tabel database sebagai tamu sesuai dengan waktu terdeteksinya wajah tersebut.

## I. PENDAHULUAN
Di  zaman  yang  sudah  semakin  canggih  ini  kita dimudahkan  dengan  berbagai  alat  yang  membantu  dalam kegiatan  kita  sehari-hari,  termasuk  dalam  absensi kepegawaian,  dimana  absesi  pegawai  yang  digunakan sekarang  kebanyakan  masih  menggunakan  manual  buku absensi  atau  sudah  ada  yang  menggunakan  finger  print, namun  di  era  pandemi  Covid-19  saat  ini  kedua  metode absensi  tersebut  seakaan  berbahaya  karena  berpotensi dapat  menjadi  sarana  penyebarkan  virus  tersebut  hanya dengan  lewat  bekas  sentuhan  manusia  yang  sudah  positif terpapar  virus  covid-19.  Maka  diperlukanya  metode absensi  baru  yang  lebih  aman  di  aplikasikan  di  era pandemi covid-19 saat ini.
Maka  diperlukannya  model  absensi  pegawai  yang tetap  bisa  digunakan  di  era  pandemi  covid-19  seperti  ini, absensi  yang  bisa  mengakomodasi  seluruh  kebutuhan pegawai,  karena  absensi  ini  nantinya  yang  menentukan besaran  gaji  yang  akan  diterima  pegawai  tersebut,  salah satu opsi yang pas digunkan di era pandemi covid-19 saat ini  adaalah  absensi  pegawai  melalui  pengenalan  wajah, dimana  nantinya  absensi  dengan  pengenalan  wajah  ini akan  merekan  seluruh  wajah  pegawai  yang  kemudian disimpan  di  database  dan  akan  diproses  sesuai  dengan kebutuhan.
e-ISSN : 2715-5064

## II. PENELITIAN TERKAIT
Beberapa  penelitian  sudah  dilakukan  berkaitan dengan  sistem  absensi  pegawai  dengan  pengenalan  wajah antara  lain  dengan  judul  “Aplikasi  Presensi  Pengenalan Wajah  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Haar  Cascade Classifier”  membahas  tentang  pengenalan  wajah menggunakan  algoritma  Haar  Cascade  Classifier,  melalui hasil  percobaan  yang  dilakunan  bahwa  sistem  dapat mengidentifikasi wajah dengan akurasi  yang baik, absensi yang  berhasil  memiliki  nilai  keberhasilan  87%  dan  13% gagal  dari  390  percobaan,  beberapa  absesnsi  yang  gagal terjadi  karena  beberapa  faktor  seperti  pencahayaan,  posisi kepala dan penggunaan atribut (kaca mata, top, dsb). [1]
Sebuah  penelitian  dengan  judul  “Prototipe  Sistem Absensi  Berbasis  Face  Recognition  Dengan  Metode Eigenface”.  Pada  rancangan  alat  unit  proses  yang digunakan  sama  yaitu  Raspberry  Pi.  Perbedaan  mendasar yang dengan topik yang peneliti bahas adalah metode yang digunakan  peneliti,  yaitu  metode  Eigenface.  Melalui  hasil pengujian  dengan  prototipe  sistem  berhasil  mengenali wajah dengan tingkat akurasi sebesar 72,5%. [2]
Penelitian  lain  dengan  judul  “Deteksi  Jumlah  dan Pengenalan  Wajah  Manusia  Menggunakan  Metode Histogram  of  Oriented  Gradient  dan  Viola  Jones”.  Pada rancangan  alat  unit  proses  yang  digunakan  sama  yaitu Raspberry  Pi.  Perbedaan  yang  mendasar  dengan  topik yang  peneliti  bahas  adalah  metode  yang  digunakan peneliti, yaitu metode Viola Jones. Melalui hasil pengujian didapat  tingkat  akurasi  92,72%  dengan  nilai  eror  sebesar 7,28%  dalam  mengenali  jumlah  wajah  pada  jarak  5-11 meter.  Sedangkan  tingkat  akurasi  26,67%  dengan  eror sebesar  73,33%  dalam  mengenali  wajah  pada  jarak  1-3 meter. [3]
Pada  penelitian  lainnya  dengan  judul  ”  Sistem
Keamanan Rumah melalui Pengenalan Wajah
Menggunakan  Webcam  dan  Library  OpenCV  Berbasis Rasberry  Pi”  membahas  tentang  pengenalan  wajah menggunakan  metode  Haarcascade  Classifier  dengan mengklasifikasikan  sebagai  “wajah”  atau  “bukan  wajah”. Melalui  hasil  pengujian  didapat  presentase  kesalahan untuk  siang  hari  sebesar  35,2%  dan  untuk  malam  hari sebesar 74,3%. [4]
Berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya,  peneliti menggunakan  metode  LBP  (Local  Binary  Pattern)  dan basis data mySQL untuk absensi pegawai ini, Dalam sitem ini,  sistem  bekerja  dengan  mengesktraksi  wajah  yang sudah  direkam  dan  kemudian  di  simpan  dalam  basis  data menggunakan metode LBP, basis data ini  berfungsi untuk membedakan pegawai dan bukan pegawai.
III. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini peneliti menggunakan metodologi  yang  seperti  digambarkan  pada  flowchart, dengan  melakukan  metodologi  seperti  ini  peniliti mengharapkan  dapat  memperoleh  hasil  maksimal  sesuai yang diinginkan.

## Gambar 1 Garis Besar Flowchart Penelitian

## A. Studi Literature
Pada  tahapan  ini,  yang  dilakukan  oleh  peneliti  adalah mengumpulkan refrensi dan dasar teori yang diperoleh dari jurnal,  website,  maupun  buku-buku  yang  berhubungan dengan judul yang diangkat oleh peneliti dalam penelitian ini. Berikut adalah literatur yang dipelajari antara lain :
1. Rasberry Pi
2. Python 3
3. LBP (Local Binary Pattern)
4. Basis Data mySQL

## B. Perancangan Sistem
Pada tahap kedua peneliti melakukan pembuatan sistem absensi pegawai dengan pengenalan wajah dengan metode LBP  berbasis  raspberry  pi.  Alat  ini  menggunakan  pi camera untuk mendapatkan data base sekaligus akses awal sistem untuk mendapatkan data absensi pegawai kemudian akan dikonversi ke pdf.

## Gambar 2 Diagram Blok Sistem

## C. Perancangan Software
Perancangan  software  disini  meliputi  alur  cara  kerja sistem  yang  digambarkan  pada  flow  chart  gambar  3 dibawah  ini  memiliki  3  kondisi  kemungkinan  yang diimplementasikan  pada  tabel  absensi  yaitu  ketika  waktu masuk kerja, pulang kerja dan tamu untuk wajah yang tidk dukenali oleh sistem.
Studi Literatur Perancangan Sistem Desain Sistem Analisa Data Hasil Sistem ya tidak Mulai Sistem Berjalan Sesuai Keinginan Selesai Pi Camera Proses LBP Tabel Absensi Basis Data mySQL
e-ISSN : 2715-5064
Gambar 3 Flow Chart Sistem Absensi Pegawai

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  peneliti  melakukan  semua  tahapan diatas,  maka  selanjutnya  peneliti  melakukan tahapan uji coba alat untuk mengetahui apakah alat berjalan  sesuai  dengan  yang  diharapkan  peneliti. Beberapa  hasil  pengujian  meliputi  pengujian ketepatan pembacaan wajah dengan waktu pemindai wajah dan pengujian sistem.

## Gambar 4 Capture Hasil Absensi
Hasil  absensi  yang  terbaca  di  web  absensi merupakan  hasil  dari  pembacaan  sistem  dimana jika  yang  terdeteksi  wajah  pegawai  sistem  akan menampilkan nama pegawai, waktu dan tanggal  di tabel  absensi,  jika  yang  terdeteksi  bukan  wajah
pegawai  maka  sistem  akan  membaca  wajah tersebut sebagai tamu dan mauk tabel sbagai tamu.
Gambar 5. Capture
Hasil  pembacaan  sistem  terhadap  wajah pegawai  dimana  sistem  dapat  mengenali  pegawai tersebut.

## A. Hasil Pengujian Tabel Absensi
Pengujian  yang  dilakukan  oleh  peneliti  ini untuk  mengetahui  apakah  tabel  dapat  membaca absensi  dengan  tepat  atau  tidak.  Pengujian  ini didasarkan  pada  ketepatan  pembacaan  waktu  dan tanggal terhadap tabel absensi.

## TABEL 1 PERBANDINAGN HASIL PENGUJIAN
WAKTU PENGUJIAN PEMBACAAN TABEL Waktu dan Tanggal Pagi Hari (07.30-08.00) Terbaca (Nama Pegawai) Tepat Siang Hari (11.00-11.30) Terbaca (Nama Pegawai) Tepat Malam Hari (21.00.21.30) Terbaca (Tamu) Tepat Dari  tabel  I  dapat  dapat  diperoleh  hasil  bahwa pembacaan  tabel  absensi  berfungsi  secara  normal dimana pembacaan tabel absensi akan menampilkan nama pegawai dan waktu jika sistem berhasil  melakukan  pembacaan  terhadap  wajah pegawai.  Dan  tabel  absensi  akan  menampilkan nama  tamu  jika  sitem  tidak  berhasil  melakukan pembacaan  terhadap  wajah  pegawai  atau  sistem membaca wajah asing.

## B. Hasil Pengujian Sistem
Pada  tahap  pengujian  selanjutnya  peneliti melakukan  pengujian  terhadap  sistem  dengan
Instalasi perangkat Python, OpenCV
Import cv2, numpy, os
Deteksi wajah dengan webcam Muncul Nama Pegawai Dilayar Laptop Ya Tidak Tidak Muncul Nama Pegawai Dilayar Laptop Mulai Selesai Wajah Dikenali Tabel Abesnsi Pegawai Tabel Tamu
e-ISSN : 2715-5064
tujuan  mengetahui  apakah  sistem  berjalan  sesuai dengan  apa  yang  diinginkan  atau  tidak.  Pengujian ini  dilakukan  dengan  beberapa  kondisi  dan kemungkinan.

## a.  Berdasarkan Waktu
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui apakah  alat  dapat  berfungsi  sesuai  tujian  awal penelitian  atau  tidak,  dengan  kondisi  yang berbeda.

## TABEL II
PENGUJIAN SISTEM TERHADAP WAKTU Waktu Pengujian Pembacaan Sistem Notifikasi Tabel Status Pagi Hari (07.00 – 07.30) Terdeteksi Nama Pegawai Terkirim Siang Hari (12.00 – 12.30) Terdeteksi Nama Pegawai Terkirim Sore Hari (16.00 – 16.30) Terdeteksi Nama Pegawai Terkirim Malam Hari (21.00 – 21.30) Tidak Terdeteksi Tamu Terkirim Dari  tabel  II  dapat  diperoleh  hasil  bahwa sistem  berhasil  melakukan  pembacaan  terhadap pegawai pada waktu pagi hari, siang hari, dan sore hari,  tetapi,  sistem  tidak  berhasil  melakukan pembacaan pada malam hari dikarenakan pencahayaan  yang  kurang  pada  pada  saat dilakukannya pembacaan oleh sistem.

## b.  Berdasarkan Wajah
Pengujian  ini  dilakukan  oleh  peneliti  untuk mengetahui  apakah  sistem  berjalan  sesuai dengan  tujuan  awal  atau  tidak.  Pengujian  ini didasarkan  pada  pembacaan  wajah  oleh pegawai  dan  orang  asing  yang  tidak  dikenali oleh sistem.
TABEL III PENGUJIAN SISTEMTERHADAP WAJAH Wajah Penguji Pembacaan Sistem Notifikasi Tabel Status Wajah Pegawai Terdeteksi Nama Pegawai Terkirim Wajah Tidak Tamu Terkirim
Orang Asing Terdeksi
Dari  tabel  III  dapat  diperoleh  hasil pengujian  bahwa  sistem  berjalan  sesuai  tujuan awal  penelitian,  dimana  jika  pembacaan  sistem dilakukan  pada  pegawai  maka  akan  terdeteksi, dan  jika  dilaukan  pada  orang  asing  maka  tidak terdeteksi.

## c. Berdasarkan Jarak
Pengujian  ini  dilakukan  peneliti  dengan tujuan  mengetahui  apakah  alat  sudah  mampu berjalan  sesuai  tujuan  awal  atau  tidak  dengan berdasarkan  jarak  wajah  pegawai  dengan kamera.

## TABEL IV PENGUJIAN SISTEM TERHADAP JARAK
Jarak wajah Pembacaan Sistem Notifikasi Tabel Status 30 cm Terdeteksi Nama Pegawai Terkirim 60 cm Terdeteksi Nama Pegawai Terkirim 90 cm Terdeteksi Nama Pegawai Terkirim
Dari tabel IV dapat diperoleh  hasil bahwa sistem  berjalan  sesuai  tujuan  awal  meskipun jarak wajah dengan kamera berbeda-beda.

## V. PENUTUP

## A.  Kesimpulan
Dari semua tahapan pengujian yang sudah dilakukan oleh peneliti dapat diambil kesimpulan  antara  lain,  bahwa  alat  berjalan sesuai dengan tuhuan awal dibuatnya penelitian ini,  akan  tetapi,  dalam  kondisi  tertentu  dimana kurangnya  pencahayaan  seperti  dimalam  hari, kemudian  sistem  ini  juga  masih  menggunakan kamera  dengan  resolusi  yang  rendah,  sehingga sistem  kurang  akurat  dalam  pembacaan  wajah pegawai. Namun untuk pengiriman notifikasi ke tabel  sudah  berjalan  sesuai  dengan  tujuan  awal dibuatnya alat ini.
e-ISSN : 2715-5064

## B. Saran
Ada  beberapa  saran  atau  masukan  untuk
peneliti selanjutnya
yang
ingin
mengembangkan  alat  ini  agar  dapat  lebih  baik kedepannya diantaranya:
1.  Sistem  ini  meggunakan  kamera dengan  resolusi  yang  rendah,  untuk kedepannya mungkin
dapat
menggunakan kamera dengan resolusi  yang  lebih  tinggi  agar pembacaan lebih akurat dan maksimal 2.  Untuk  out  put  hanya  sebatas tampilan di
tabel, untuk kedepannya  mungkin  dapat  di tambah  fitur  cetak  file  pdf  /  excel untuk memudahkan rekap absensi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sutarti,  Sunny  Samsuni  dan  Isnan  Asseghaf.  2019.  Sistem
Keamanan Rumah melalui Pengenalan Wajah Menggunakan  Webcam  dan  Library  OpenCV  Berbasis Rasberry Pi. Jurnal Dinamika Informatika. Vol. 8 No. 2 : 14-16.
[2]  Feni  Budi  Antono,  Faqih  Rofii  dan  Istiadi.  2020.  Deteksi Jumlah  dan  Pengenalan  Wajah  Manusia  Menggunakan Metode Histogram of Oriented Gradient dan Viola Jones . Techno.COM. Vol. 19 No. 1 : 13-14. [3] Rudi Kurniawan, Antoni Zulius. 2019. Smart Home Security menggunakan Face Recognition dengan Metode Eigenface Berbasis  Rasberry  Pi.  Jurnal  Sustainable.  Vol. 8 No. 2 : 49-50.
[4]  Arba  Abdul  Syukur,  Bachtiar  Pramadi  dan  Yahya Abdulrrozaq.2020. Implementasi Webcam Sebagai Pendeteksi  Wajah  pada  Sistem  Keamanan  Perumahan Menggunakan Imange Processing. ELECTRICES. Vol. 2 No. 1 : 2-3.