## IDENTIFIKASI PENGENALAN WAJAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE KNN
(K-NEAREST NEIGHBOR ) DAN LBPH ( LOCAL BINARY PATTERN HISTOGRAM ) UNTUK SISTEM PRESENSI
Dwi Rizki Yulianti 1*) , Iwan Iwut Triastomoro 2) , Sofia Sa’idah 3)
1 Prodi S1 Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom email: dwirizkiyulianti@student.telkomuniversity.ac.id
2 Prodi S1 Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom email: iwaniwut@telkomuniversity.ac.id
3 Prodi S1 Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom email: sofiasaidahsfi@telkomuniversity.ac.id

## Abstract
Attendance is an activity that is so important and cannot be separated from a teaching and learning activity to calculate and see student attendance. In this Final Project, research on the automatic attendance system is carried out through facial recognition identification (face recognition) using a webcam as a system input, then the resulting image capture results from each image will be processed through feature extraction using the LBPH (Local Binary Pattern Histogram) method and classification with the KNN (K-Nearest Neighbor) method and the help of OpenCV library-based Python software. The research in this Final Project obtained an average accuracy value in facial recognition using LBPH (Local Binary Pattern Histogram) of 93.9%, with an average FAR value of 4.66% and an average FRR value of 1.33%. For the classification of KNN (K-Nearest  Neighbor)  using  Euclidean  Distance  when  k  =  1  obtained  an  accuracy  of  100%  with  a computation time of 34 ms, at the time of k = 3 an accuracy of 98% with a computation time of 37 ms was obtained and at the time of k = 5 an accuracy of 88% with a computation time of 42 ms.
Keywords :  Attendance,  Face  Recognition,  LBPH  (Local  Binary  Pattern  Histogram),  KNN  (K-Nearest Neighbor).

## 1. PENDAHULUAN
Keberadaan  teknologi  di  dunia  yang modern  ini  telah  berkembang  pesat  dan memegang  peran  yang  begitu  penting  dalam berbagai bidang. Semua pekerjaan yang biasanya dilakukan  oleh  manusia,  kini  sudah  dapat digantikan  oleh  mesin  atau  komputer.  Dampak dari perkembangan teknologi yang semakin maju dapat mempengaruhi segala aspek di kehidupan, terutama  di  bidang  pendidikan.  Dampak  positif yang  dirasakan  di  bidang  pendidikan  adalah dengan  memanfaatkan  untuk  mengola  data presensi  kehadiran  mahasiswa,  hal  ini  dapat mengurangi  kesalahan  perhitungan  data  yang dilakukan manual pada saat rekap kehadiran dan mengurangi  terjadinya  kecurangan  yang  dapat dilakukan  oleh  mahasiswa.  Presensi  merupakan kegiatan  yang  begitu  penting  dan  tidak  pernah lepas dari suatu kegiatan belajar mengajar untuk menghitung dan melihat kehadiran mahasiswa.
Sistem  presensi  yang  dilakukan  dengan manual  seperti  tandatangan  mahasiswa  dikertas dapat menimbulkan terjadinya peluang kecurangan yang sangat besar, dan membutuhkan waktu  yang  cukup  lama  dalam  mengolah  data untuk perhitungan total kehadiran diakhir waktu. Hal  ini  dirasa  kurang  efektif  untuk  diterapkan. Sementara  itu  sistem  presensi  yang  dilakukan secara digital dengan menggunakan RFID ( Radio Frequency  Identification )  juga  masih  memiliki banyak  kekurangan  dan  mahasiswa  masih  dapat melakukan kecurangan untuk menitipkan presensinya.
Untuk  menangani  hal  tersebut,  maka diperlukan  sistem  presensi  untuk  pengenalan wajah  dengan  memanfaatkan Image  Processing yang dapat mengurangi kecurangan dan mengurangi  terjadinya human  error .  Teknik pengenalan wajah merupakan salah satu hasil dari adanya  perkembangan  teknologi  yang  semakin maju,  dengan  bantuan  pengenalan  pola  yang mengenali  ciri-ciri  khusus  pada  manusia  [1].
Sistem  biometrik  dapat  dimanfaatkan  untuk penggunaan dalam identifikasi pengenalan wajah yang  diproses  menggunakan  komputer  dengan kecepatan  yang  cukup  tinggi.  Wajah  manusia memiliki bentuk dan karakteristik yang berbeda- beda  [2].  Kemampuan  yang  dimiliki  oleh komputer  tidak  sama  dengan  kemampuan manusia  yang  dapat  dengan  mudah  mengenali wajah yang dilihat atau sudah dikenal sebelumnya,  hal  ini  yang  menyebabkan  teknik penganalan wajah menjadi tidak mudah dan tidak sederhana[3]. Komputer memerlukan data wajah latih  dan  data  wajah  uji  untuk  mengindetifikasi dan membandingkan kemiripannya.
Pada  penelitian  sebelumnya  sudah  ada sistem  deteksi  wajah  menggunakan  metode LBPH  ( Local  Binary  Pattern  Histogram ) berbasis android oleh Ahmad Fauzan [1] dengan dataset citra  wajah  yang  dimiliki  sebanyak  90 citra, diantaranya 60 citra untuk citra latih dan 30 citra  untuk  citra  uji.  Sehingga  menghasilkan akurasi sebesar 95,56% dengan waktu komputasi 2.35  detik.  Sementara,  pengenalan  wajah  yang dilakukan  oleh  Zainul  Muarifin  [2]  dengan menggunakan  metode  algoritma  LBPH  ( Local Binary  Pattern  Histogram )  melakukan  uji  coba sebanyak  10  kali  percobaan  di  dalam  ruangan, dengan  jarak  yang  digunakan  5  cm  sampai  100 cm,  menghasilkan  akurasi  sebesar  92%.  Pada penelitian selanjutnya dilakukan sistem pengenalan wajah yang dilakukan oleh Meidiana Adinda[3]  menggunakan  ekstraksi  ciri  LBP ( Local Binary Pattern ) dan klasifikasi ciri KNN ( K-Nearest Neighbor ) dengan nilai 𝑘 = 3 akurasi yang  diperoleh  sebesar  78.125%,  untuk 𝑘 = 5 akurasi  yang  diperoleh  sebesar  74.375%,  dan untuk 𝑘 = 7 didapatkan akurasi sebesar 68.125%. Presentase akurasi tertinggi didapatkan pada  saat 𝑘 = 3 .  Waktu  komputasi  yang diperlukan untuk mendeteksi wajah dalam sistem ini sebesar 26.2 ms, sedangkan waktu komputasi untuk  pengenalan  wajah  sebesar  371.675  ms. Sementara,  sistem  identifikasi  wajah  yang dilakukan  oleh  Danar  Putra[4]  menggunakan ekstraksi  fitur  dengan  metode Eigenface PCA ( Principal Component Analysis ) serta klasifikasi menggunakan metode
KNN ( K-Nearest Neighbor ) mendapatkan hasil akurasi pengenalan wajah  mencapai  80%,  dan  nilai rata-rata  FAR terendahnya  sebesar  20%,  sedangkan  nilai  FRR
sebesar  15%  dalam  kondisi  jarak  optimal  di  50 cm dengan intensitas cahaya yang terang.
Pada  penelitian  Tugas  Akhir,  teknologi  yang diusulkan  berupa  pengenalan  wajah  ( face recognition )  untuk  diterapkan  pada  sistem presensi  otomatis  dengan  menggunakan  metode KNN  ( K-Nearest  Neighbor )  dan  metode  LBPH ( Local Binary Pattern Histogram ) dengan bahasa pemograman python .

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Desain Sistem
Sistem  presensi  melalui  identifikasi pengenalan  wajah  ( face  recognition )  yang dirancang  pada  Tugas  Akhir  ini,  menggunakan webcam sebagai input sistem,  lalu  hasil capture gambar  yang  dihasilkan  dari  setiap  citra  akan diproses  melalui  metode  LBPH  ( Local  Binary Pattern Histogram ) dan metode KNN ( K-Nearest Neighbor ) dan bantuan software Python berbasis library OpenCV .
Gambar 1. Diagram Alir Kerja Sistem Presensi

## 2.2 Analisa Kebutuhan Sistem
Beberapa  komponen  yang  digunakan untuk  mendukung  perancangan  sistem  presensi pada penelitian Tugas Akhir ini adalah terdiri dari
perangkat keras ( hardware ) dan perangkat lunak ( software ). Disajikan dengan table di bawah ini.
Table 1. Perangkat Hardware
No Perangkat Keras ( Hardware ) Jumlah Spesifikasi 1. Webcam 1  Resolution Full HD (1080x1920 pixel ) 2. Laptop/PC
1
 Intel(R) Core (TM) i5- 10210U CPU @ 1.60GHz 2.11 GHz  RAM  4,00 GB  64-bit operating system Table 2. Perangkat Software No Perangkat Lunak ( Software ) Jumlah Versi 1. Windows 10 1 20H2 2. Anaconda 1 4.11.0 3. Python 1 3.8.5 4. Open CV 1 4.5.5 5. Microsoft Excel 1 1910

## 2.3 Data Penelitian
Data  penelitian  pada  Tugas  Akhir didapatkan  dari  hasil capture gambar  wajah melalui webcam ,  dengan  jumlah dataset wajah terdiri  dari  750  data  citra  diantaranya  600  citra untuk  citra  latih  dan  150  citra  untuk  citra  uji. Dataset citra wajah pada penelitian Tugas Akhir ini  diambil  dari  30  individu,  dengan  berbagai macam kondisi posisi wajah (depan, kanan, kiri, atas,  dan  bawah),  dan  dengan  kondisi  cahaya yang terang.

## 2.4 Tahap Penelitian Sistem
Pada sistem presensi dengan menggunakan  identifikasi  pengenalan  wajah  ini terdiri dari 5 tahapan, yaitu:
1. Deteksi wajah ( face detection )
Pada  tahap  ini,  sistem  akan  melakukan
proses  mendeteksi  posisi  wajah  yang  di input melalui webcam dengan menngunakan algoritma haar cascade classifier dan library OpenCV .
2. Membuat dataset wajah
Pada  tahap  ini  akan  dibentuk dataset wajah,  diperoleh  dari  hasil capture gambar melalui webcam lalu  disimpan  sesuai  dengan input an  IDs  yang  berurutan.  Setiap  individu memiliki  data  wajah  lebih  dari  satu  untuk  hasil yang lebih akurat.
Gambar 2. Ilustrasi Dataset

## 3. Training
Proses pengambilan semua dataset yang telah  tersimpan  di  tahap  sebelumnya,  untuk dilakukan training dengan menggunakan recognizer .  File  yang  dihasilkan  dari  proses  ini berbentuk  format  .yml  ( YAML  Ain’t  Markup Language ).
Gambar 3. Ilustrasi Training
4. Pengenalan wajah ( face recognition )
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  proses pengenalan  wajah  dengan  cara  membandingkan wajah  yang  terdeteksi  di webcam (data  uji) dengan data training (data latih) yang tersimpan pada dataset .
Gambar 4. Ilustrasi Face Recognition

## 2.5 Diagram Alir Perancangan Sistem
Gambar 5. Perancangan Sistem
Pada gambar 5 terdapat dua diagram alir pada perancangan sistem, yaitu (a) tahapan untuk melakukan training citra  wajah,  (b)  tahapan untuk  melakukan  deteksi  dan  pengenalan  wajah mahasiswa.
Pada tahap training (a), langkah pertama yang dilakukan dengan proses pengambilan citra wajah mahasiswa (akusisi citra) dengan menggunakan  metode haar  cascade  classifier untuk memeriksa objek citra yang di capture oleh webcam adalah  benar  citra  wajah  manusia  ( face detection ). Kemudian akan dilakukan proses pre- processing pada citra  wajah dan  akan dilakukan ekstraksi  menggunakan  metode  LBPH  ( Local Binary  Pattern  Histogram ).  Tahapan  terakhir adalah  dengan  melakukan  proses training pada citra  yaitu  membuat dataset berupa  citra  yang sudah diekstraksi dan diberikan label.
Sedangkan  untuk  tahap  proses  deteksi dan pengenalan wajah (b), langkah pertama yang dilakukan  adalah  mahasiswa  melakukan  proses pengambilan  citra  (akusisi  citra)  dengan  posisi wajah  depan webcam .  Algoritma haar  cascade classifier akan  melakukan  tugasnya  yaitu mendeteksi wajah dan melakukan pre-processing
serta  akan  dilakukan  proses  ektraksi  dengan metode  LBPH.  Kemudian  hasil  dari  citra  wajah tersebut  akan  dilakukan  proses  pencocokan (klasifikasi wajah) dengan menggunakan metode KNN  ( K-Nearest  Neighbor )  pada  citra  wajah yang sudah dilakukan melalui proses training di langkah sebelumnya.
2.6 LBPH ( Local Binary Pattern Histogram )
LBPH  merupakan  algoritma  klasifikasi yang  digabungkan  dengan  histogram  dan merupakan  metode  baru  dari  metode Local Binary  Pattern (LBP)  untuk  memodifikasi kinerja  hasil  pengenalan  wajah.  LBPH  dapat mengenali citra dengan berbagai ekspresi wajah, pencerahan  cahaya  dalam  berbagai  kondisi,  dan rotasi gambar. Metode LBPH akan menghasilkan tekstur  dan  bentuk  citra  digital  dari  fitur  yang sudah  diektraksi  dengan  cara  membagi  citra  ke bagian yang lebih kecil[5].
Metode  LBPH  membagi  citra  menjadi beberapa  bagian  kemudian  melakukan  proses ekstraksi  ciri  untuk  mengambil  satu pixel rata- rata  untuk  perbandingan  dan  mengubah  setiap pixel pada citra menjadi thresholding 8 × 8 untuk mendaptkan nilai histogram. Nilai grayscale akan menjadi  nilai  pembanding  dengan  citra  yang berdekatan,  jika pixel yang  dihasilkan  dari  citra yang  berdekatan  memiliki  nilai  lebih  besar  atau sama  dari  nilai grayscale ,  maka  nilai  diubah menjadi  1.  Sebaliknya,  apabila  nilai pixel yang dihasilkan  oleh  citra  yang  berdekatan  memiliki nilai  yang  lebih  kecil  dari  nilai grayscale ,  maka nilai diubah menjadi 0.
Gambar 6. Proses LBP
Gambar 7. Ekstraksi Histogram
Gambar 8. Diagram Alir Metode LBPH
Ekstraksi  ciri  yang  digunakan  pada penelitian  Tugas  Akhir  ini  adalah  algoritma LBPH  ( Local Binary  Pattern  Histogram ),  pada algoritma  ini  citra input wajah  telah  melalui proses training classifier dengan  melakukan pemberian  label  dan  membagi  gambar  menjadi data  histogram  menggunakan  parameter Grid  X dan Grid Y .  Hasil  data training histogram  ini berformat  .yml  yang  kemudian  akan  digabung dan  disimpan  pada database untuk  dilakukan ekstraksi  dengan  perbandingaan  terhadap  citra wajah yang akan di capture .
2.7 KNN ( K-Nearest Neighbor )
K-Nearest  Neighbor (KNN)  merupakan metode yang memanfaatkan
algoritma supervised ,  yang  dimana  nilai  yang  dihasilkan dari query instance yang baru akan diklasifikasikan  berdasarkan  jumlah  terbanyak dari variasi yang terdapat pada KNN. Tujuan dari metode  ini  adalah  untuk  mengklasifikasikan objek  baru  berdasarkan  jarak  terdekat  dari  citra uji dengan data training untuk mendapatkan nilai KNNnya.  Ketika  sudah  mendapatkan  data  dari nilai-nilai  KNN,  kemudian  sebagian  besar  dari KNN akan digunakan sebagai estimasi dari citra uji.
Gambar 9. Klasifikasi KNN
Terdapat  beberapa  variasi  perhitungan jarak  yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan nilai 𝑘 , sebagai berikut:
1. Eculidean Distance
Eculidean  Distance merupakan  suatu proses  untuk  menentukan  jarak  antara  data  citra latih  dan  citra  uji  pada  suatu  sistem  dengan menggunakan Eculidean Space .
𝑑 (𝑖,𝑗) = √∑ (𝑖 𝑘 − 𝑗 𝑘 ) 2 𝑛 𝑘=1 ( 1 )

## 2. Manhattan Distance
Manhattan Distance
merupakan perhitungan  untuk  menentukan  jarak  tiap  data citra  latih  dan  citra  uji  dengan  menggunakan jumlah  dari  nilai  absolut  pada perbedaan koordinat cartesian di dua titik.
𝑑 (𝑖,𝑗) = ∑ |𝑖 𝑘 − 𝑗 𝑘 | 𝑛 𝑘=1 (2)

## 3. Minkwoski Distance
Minkwoski
Distance merupakan perhitungan  mencari  jarak  tetangga  terdekat dengan  matriks  ruang  vektor  dimana  dapat didefinisikan  sebagai  menyamaratakan  dari Euclidean Distance dan Manhattan Distance .
𝑑 (𝑖,𝑗) = (∑ (𝑖 𝑘 − 𝑗 𝑘 ) 𝑛 𝑘=1 𝑟 ) 1 𝑟 ⁄ ( 3 )

## 4. Cosine Distance
Cosine Distance merupakan perhitungan untuk  menentukan  jarak  dari  nilai  0  hingga  2. Data latih dan data uji yang dapat dikatakan mirip antara tiap data jika sudut yang dihasilkan ada 0° maka nilai yang dihasilkan adalah satu. Jika data yang dipilih pada setiap data memiliki sudut 90° maka nilai yang dihasilkan adalah nol.
𝐷 𝑐 (𝑖, 𝑗) = 1 − 𝑆 𝑐 (𝑖, 𝑗) ( 4 )
𝑆 𝑐 (𝑖, 𝑗) = ∑ 𝑖 𝑘 𝑗 𝑘 𝑛 𝑘=1 √∑ (𝑖 𝑘 ) 2 𝑛 𝑘=1 √∑ (𝑗 𝑘 ) 2 𝑛 𝑘=1 ( 5 ) 5. Correlation
Koefisien korelasi merupakan perhitungan untuk mendapatkan jumlah dari dua variabel  yang  berkolerasi.  Jika  hasil  yang didapatkan  dari  nilai  kolerasi  (1.0),  maka  kedua variabel  memiliki  korelasi  yang  sempurna.
Sedangkan  untuk  hasil  korelasi (0), maka kedua variabel tidak memiliki kaitan satu sama lain.
𝑟(𝑖, 𝑗) =
𝑁 ∑ 𝑖 𝑘 𝑗 𝑘 ∑ 𝑖 𝑘 ∑ 𝑗 𝑘 𝑛 𝑘=1 𝑛 𝑘=1 𝑛 𝑘=1 √𝑁 ∑ (𝑖 𝑘 ) 2 −(∑ 𝑖 𝑘 ) 2 𝑛 𝑘=1 𝑛 𝑘=1 √𝑁 ∑ (𝑗 𝑘 ) 2 −(∑ 𝑗 𝑘 ) 2 𝑛 𝑘=1 𝑛 𝑘=1 ( 6 )

## Gambar 10. Diagram Alir Metode KNN
Pada  penelitian  Tugas  Akhir  ini  proses klasifikasi wajah menggunakan metode KNN ( K- Nearest Neighbor ), prinsip kerja pada metode ini dengan melihat jarak terdekat antara matriks pada citra  uji  dengan  citra  latih  yang  sudah  ada  di dalam database .  Untuk  mendapatkan  nilai  dari jarak antar matriks citra ini digunakan persamaan Euclidean Distance (1), Manhattan Distance (2), Minkowski Distance (3), dan Cosine Distance (5).
2.8 Performansi Sistem
1. Akurasi
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ∑ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖  𝑡𝑒𝑟𝑑𝑒𝑡𝑒𝑘𝑠𝑖−∑ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑡𝑒𝑟𝑑𝑒𝑡𝑒𝑘𝑠𝑖 ∑ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 × 100%
(7)
2. Waktu Komputasi 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝐾𝑜𝑚𝑝𝑢𝑡𝑎𝑠𝑖 = 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑠𝑒𝑙𝑒𝑠𝑎𝑖 − 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑚𝑢𝑙𝑎𝑖 ( 8 )
3. FAR ( False Acceptance Rate )
False acceptance rate (FAR) merupakan presentase error pada  sistem  saat  melakukan proses  mengenali  identitas  citra input dari individu  yang  sudah ada pada database ataupun belum tersedia di database .
𝐹𝐴𝑅 = ∑ 𝐹𝐴𝑅 ∑ 𝑝𝑒𝑟𝑐𝑜𝑏𝑎𝑎𝑛 × 100% (9)

## 4. FRR ( False Rejection Rate )
False  rejection  rate (FRR)  merupakan presentase error pada  sistem  saat  melakukan proses penolakan pada citra input , sehingga citra tidak dapat dikenali oleh sistem.
𝐹𝑅𝑅 = ∑ 𝐹𝑅𝑅 ∑ 𝑝𝑒𝑟𝑐𝑜𝑏𝑎𝑎𝑛 × 100% (10)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Kondisi Pengujian
Kondisi pengujian dalam analisis sistem presensi  dari  kombinasi  penggunaan  metode LBPH  ( Local  Binary  Pattern  Histogram )  dan KNN  ( K-  Nearest  Neighbor )  adalah  sebagai berikut:
1. Sampel wajah yang digunakan adalah dengan wajah  memiliki  beberapa  posisi  pada  layar capture webcam yaitu depan, kanan, kiri, atas dan bawah.
2. Pengujian  sistem  dilakukan  saat  siang  hari dengan kondisi cahaya yang terang.
3. Jarak  antara  wajah  terhadap webcam adalah 30 cm dan 50 cm.
4. Tipe  wajah  yang  digunakan  adalah  pria  dan wanita,  untuk  wanita  diperbolehkan  dengan kondisi wajah yang menggunakan kerudung.

## 3.2 Tujuan Pengujian
Sistem  presensi  melalui  identifikasi wajah  dengan  kombinasi  penggunaan  metode LBPH  ( Local  Binary  Pattern  Histogram )  dan KNN  ( K-  Nearest  Neighbor )  pada  Tugas  Akhir ini telah diimplementasikan dan telah dirancang, maka  langkah  selanjutnya  adalah  dilakukan pengujian  dan  analisis  terkait  sistem  penelitian. Tujuan dari pengujian ini adalah sebagai berikut:
1. Mengetahui  performansi  sistem  berdasarkan parameter  yang  digunakan  seperti  akurasi dan waktu komputasi.
2. Mengetahui  performansi  sistem  berdasarkan parameter  KNN  ( K-Nearest  Neighbor ) seperti perhitungan jarak dan nilai 𝑘 .
3. Menganalisa  hasil  dari  pengujian  sistem untuk mengetahui kekurangan dan kelebihan sistem yang telah diimplementasikan.
3.3 Skenario Pengujian
1. Pengujian Posisi Wajah
Terdapat 100 data citra wajah untuk citra uji  dengan  berbagai  posisi  wajah  seperti  depan, atas,  bawah,  kanan  dan  kiri  terhadap  layar capture ,  tujuan  dari  pengujian  ini  adalah  untuk
mengetahui posisi wajah  yang lebih akurat pada saat sistem melakukan proses pengenalan wajah.
2. Pengujian Jarak Wajah
Jarak yang digunakan pada saat dilakukan pengujian adalah 30 cm dan 50 cm dari objek  terhadap  webcam,  dengan  kondisi  cahaya terang pada siang hari. Tujuan dari pengujian ini adalah untuk mengetahui akurasi yang dihasilkan pada jarak yang sudah ditentukan.

## 3. Pengujian Parameter KNN
Parameter  KNN  ( K-  Nearest  Neighbor ) yang  digunakan  adalah  pengaruh  nilai 𝑘 yang sudah  ditentukan  ( 𝑘 = 1 , 𝑘 = 3 dan 𝑘 = 5 ) terhadap  citra  latih  dan  citra  uji,  kemudian perhitungan  jarak  antara  citra  latih  dan  citra  uji menggunakan Euclidean, Cosine, Manhattan dan Minkowski .

## 3.4 Hasil Pengujian
1. Hasil Pengujian Posisi Wajah
Hasil  pengujian  pertama  dapat  dilihat pada  Tabel  3  didapatkan  hasil  perbandingan posisi wajah terhadap layar screen menghasilkan masing-masing FAR sebesar 6,67% untuk posisi depan atas (mendongak) dan bawah (menunduk), 13,33% untuk posisi kanan dan 10% untuk posisi kiri.  Sedangkan  untuk  presentase  nilai  masing- masing  FRR  sebesar  3,33%  pada  posisi  atas (mendongak)  dan  kanan,  13,33%  pada  posisi bawah (menunduk) dan 10% pada posisi kiri.
Table 3. Hasil Pengujian Posisi Wajah
Posisi Wajah LBPH ( Local Binnary Pattern Histogram ) FAR FRR Akurasi Depan 6,67% 0% 93,33% Atas 6,67% 3,33% 90% Bawah 6,67% 13,33% 80% Kanan 13,33% 3,33% 83,3% Kiri 10% 10% 80%
Untuk  posisi  wajah  dengan  kondisi depan  terhadap  layar screen tidak  didapatkan nilai FRR. Akurasi yang dihasilkan dari masing- masing  posisi  wajah  secara  berurutan  adalah 93,33%,  90%,  80%,  83,3%  dan  80%.  Terlihat pada  presentase  akurasi  yang  dihasilkan  maka posisi  yang  akurat  untuk  melakukan  presensi adalah pada saat wajah tepat depan layar screen .

## 2. Hasil Pengujian Jarak Wajah
Berdasarkan  pada  hasil  pengujian  Tabel 4 dengan jarak wajah terhadap webcam sejauh 30 cm  dan  50  cm  didapatkan  presentase  nilai  FAR secara  berurutan  adalah  sebesar  6,67%  dan 23,33%.  Sedangkan  untuk  presentase  nilai  FRR hanya didapatkan pada jarak wajah sejauh 50 cm terhadap webcam yaitu  sebesar  20%.  Akurasi yang  dihasilkan  pada  pengujian  jarak  wajah  ini secara  berurutan  dihasilkan  presentase  sebesar 93,33%  dan  56,67%.  Terlihat  pada  presentase akurasi  yang  dihasilkan  maka  jarak  wajah terhadap webcam yang  akurat  untuk  melakukan presensi  adalah  pada  saat  berjarak  30  cm.  Jarak wajah terhadap layar screen semakin dekat, maka akurasi pengenalan wajah akan semakin tinggi.
Table 4. Hasil Pengujian Jarak Wajah
Jarak Wajah LBPH ( Local Binnary Pattern Histogram ) FAR FRR Akurasi 30 cm 6,67% 0% 93,33% 50 cm 23,33% 20% 56,67%

## 3. Hasil Pengujian Parameter KNN
Pengujian yang ketiga ini akan dilakukan dengan  menggunakan  parameter  KNN  ( K- Nearest Neighbor ), hasil yang didapatkan adalah akurasi dan waktu komputasi dalam kerja sistem.
Gambar 11. Hasil Pengujian Parameter KNN (Akurasi)
Pada  Gambar  11  merupakan  hasil pengujian parameter KNN ( K-Nerarest Neighbor ) dengan parameter 𝑘 , dapat dilihat pada diagram  di  atas  nilai 𝑘 terbaik  adalah  pada  saat 𝑘 = 1 ,  dengan  akurasi  yang  dihasilkan  sebesar 100%  menggunakan  variasi  jarak Euclidean Distance dan Manhattan  Distance .  Hal  ini dikarenakan  semakin  nilai 𝑘 nya  kecil  maka akurasi  yang  dihasilkan  akan  semakin  besar, karena jarak tetangga antara data latih dan data uji semakin dekat. Sedangkan, pada saat nilai 𝑘 nya semakin besar maka akurasi yang dihasilkan akan semakin  kecil, karena jarak tetangga  antara data latih  dan  data  uji  semakin  jauh.  Pada  pengujian ini  parameter 𝑘 yang  digunakan  merupakan bilangan  ganjil,  hal  tersebut  memiliki  tujuan untuk  menghindari  adanya  kebingungan  pada sistem  saat  melakukan  klasifikasi  sehingga menghasilkan  jumlah  yang  seimbang  antara kedekatan tetangga pada data latih dan data uji.
Pada  Gambar  12  merupakan  hasil pengujian parameter KNN ( K-Nerarest Neighbor )  terhadap  waktu  komputasi.  Dapat dilihat pada diagaram di atas jika nilai 𝑘 semakin besar  maka  lamanya  waktu  komputasi  akan semakin besar, hal ini dipengaruhi oleh besarnya
ukuran resize pixel yang  digunakan.  Dan  pada penelitian  ini  variasi  perhitungan  jarak  yang memiliki waktu komputasi tersingkat yaitu pada saat 𝑘 = 1 dengan menggunakan Euclidean Distance , yaitu memperoleh waktu selama 34 ms.

## Gambar 12. Hasil Pengujian Parameter KNN
(Waktu Komputasi)

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pengujian  yang sudah  dilakukan  dapat  disimpulkan  sistem presensi  dengan face  recognition menggunakan metode LBPH ( Local Binary Pattern Histogram ) pada  parameter  yang  berdasarkan  di library OpenCV (radius= 1, neighbors = 8, Grid X, Grid Y=  8x8)  dengan  posisi  wajah  terhadap  layar screen (depan,  atas  (mendongak),  bawah (menunduk),  kanan  dan  kiri)  dengan  jarak optimal sejauh 30 cm didapatkan akurasi rata-rata sebesar  85,32%,  nilai  FAR  rata-rata  sebesar 8,66% dan nilai FRR rata-rata sebesar 6%.
Untuk  klasifikasi  KNN  ( K-Nearest Neighbor )  dengan  menggunakan Euclidean Distance pada  saat 𝑘 = 1 didapatkan  akurasi sebesar  100%  dengan  waktu  komputasi  34  ms, pada saat 𝑘 = 3 didapatkan akurasi sebesar 98% dengan  waktu  komputasi  37  ms  dan  pada  saat 𝑘 = 5 didapatkan  akurasi  sebesar  88%  dengan waktu  komputasi  42  ms.  Semakin  kecil  nilai 𝑘
Euclidea n Manhatt an Cosine Correlati on k=1 100% 100% 99.3% 98.6% k=3 98% 98.6% 96.7% 96% k=5 88% 89.3% 87.3% 87.3% k=7 75.3% 78% 76% 73% k=9 64.6% 70.6% 72% 65.3% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% PENGUJIAN PARAMETER KNN (AKURASI)
Euclidean Manhatta n Cosine Correlatio n k=1 34 177 44 322 k=3 37 184 45 323 k=5 42 185 46 337 k=7 45 188 49 339 k=9 47 192 51 341 0 50 100 150 200 250 300 350 400 PENGUJIAN PARAMETER KNN (WAKTU KOMPUTASI ( milisecond ) )
yang  digunakan,  semakin  besar  akurasi  yang didapatkan  untuk  klasifikasi.  Sehingga  sistem presensi melalui identifikasi wajah menggunakan metode  LBPH  ataupun  KNN  dapat  diterapkan dalam  sistem  dengan  memiliki  akurasi  yang tinggi.

## 5. REFERENSI
[1] A. Fauzan, L. Novamizanti, S. Si, dan Y. N. Fuadah, “Implementation Identification  of  Face  Recognition  Using
LBPH ( Local Binary Pattern Histogram ) Method  For  Attendance  Presence  Based Android,” e-Proceeding  Eng. ,  vol. 5,  no.
3, hal. 5403–5413, 2018.
[2] Z. Muarifin, D. Darlis, S. Si, A. Novianti, dan S. St, “Perencanaan Dan Impelementasi  Image  Processing  Untuk Absensi Kehadiran Design and Implementation  of  Image  Processing  for Absence  Attendance,”  vol.  6,  no.  2,  hal.
2348–2363, 2020.
[3] M.  A.  Prasanty  dan  F.  Utaminingrum, “Sistem Presensi Mahasiswa Berdasarkan Pengenalan Wajah Menggunakan Metode LBP  dan  K-Nearest  Neighbor  Berbasis Mini  PC,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan Ilmu Komput. , vol. Vol. 4, no. April 2020, hal. 1168–1171, 2020.
[4] D.  P.  Pamungkas  dan  A.  B.  Setiawan, “Implementasi  Ekstrasi  Fitur  Dan  K- Nearest  Neightbor  Untuk  Identifikasi Wajah  Personal,” Joutica ,  vol.  3,  no.  2, hal. 187, 2018, doi: 10.30736/jti.v3i2.233.
[5] Siti Khotimatul Wildah, S. Agustiani, Ali Mustopa, Nanik Wuryani, Hendri Mahmud Nawawi, dan Rizky Ade Safitri, “Pengenalan Wajah Menggunakan Pembelajaran Mesin Berdasarkan Ekstraksi  Fitur  Pada  Gambar  Wajah
Berkualitas  Rendah,” INFOTECH    J. Inform. Teknol. , vol. 2, no. 2, hal. 95–103, 2021, doi: 10.37373/infotech.v2i2.189.
[6] F.  Deeba,  A.  Ahmed,  H.  Memon,  F.  A. Dharejo,  dan  A.  Ghaffar,  “LBPH-based enhanced real-time face recognition,” Int.
J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 10, no. 5,
hal. 274–280, 2019, doi: 10.14569/ijacsa.2019.0100535. [7] I.  Wahyudi,  S.  Bahri,  dan  P.  Handayani,
“Aplikasi Pembelajaran Pengenalan
Budaya  Indonesia,”  vol.  V,  no.  1,  hal.
135–138, 2019, doi: 10.31294/jtk.v4i2. [8] A.  Rambe,  J.  P.  Tanjung,  dan  M. Muhathir, “Shafiyyatul Amaliyyah
School  Student  Face  Absence  Using Principal  Component  Analysis  and  K  – Nearest  Neighbor,” J. Informatics Telecommun. Eng. , vol. 5, no. 2, hal. 414– 422, 2022, doi: 10.31289/jite.v5i2.6214.
[9] R. Kosasih, “Kombinasi Metode ISOMAP Dan KNN Pada Image Processing  Untuk  Pengenalan  Wajah,” CESS  (Journal  Comput.  Eng.  Syst.  Sci. , vol.  5,  no.  2,  hal.  166,  2020,  doi: 10.24114/cess.v5i2.18982.
[10] M.  F.  Sitorus,  R.  Fatharani,  dan  N. Fadhillah,  “Sistem  Deteksi  Multi  Wajah Menggunakan  Metode  Haar  Cascade Classifier,” vol. 01, no. 01, 2020.
[11] S.  Dev  dan  T.  Patnaik,  “Student Attendance System using Face
Recognition,” Proc.  -  Int.  Conf.  Smart Electron.  Commun.  ICOSEC  2020 ,  hal. 90–96, 2020, doi: 10.1109/ICOSEC49089.2020.9215441. [12] D.  L.  Ramadhana,  D.  R.  Suchendra,  dan G.  I.  Hapsari,  “Sistem  Keamanan  Pintu Rumah Menggunakan Face Recognation,” hal. 1–10, 2019.
[13] E.  F.  Rustam,  “Face  Recognition  Pada Minim  Cahaya  Menggunakan  Metode Local Gabor Binary Pattern ( LGBP ) dan
KNN Program Studi Sarjana S1 Informatika Fakultas Informatika Universitas Telkom Bandung Face Recognition Pada Minim Cahaya Menggunakan  Metode  Local  Gabor Binary,” 2020.
[14] U. S. Utara, U. S. Utara, dan U. S. Utara, “Analisis Perbandigan Sistem Pendeteksi
Wajah dan Ekspresi Menggunakan
Widrow-  Hoff  dan  Learning  Vector
Quantization,” 2018.
[15] R.  L.  Thiosdor,  K.  Gunadi,  L.  P.  Dewi, dan  J.  S.  Surabaya,  “Implementasi Program  Presensi  Mahasiswa  dengan menggunakan Face Recognition,” J. Mhs.
Progr.  Stud.  Inform. ,  vol.  9,  no.  1,  hal. 207–213, 2021.
[16] Risyaf Fawwaz Pradipta, “PERANCANGAN  SISTEM  FACE RECOGNITION  SEBAGAI  SISTEM
PENDATAAN  DAN  AKSES  MASUK PERPUSTAKAAN  DAERAH,”  hal. 1177–1178, 2019.
[17] H.  Habiburrahman,  “Sistem  Presensi Berbasis  Face  Recognition,” Electrices , vol.  1,  no.  1,  hal.  15–21,  2019,  doi: 10.32722/ees.v1i1.1911.
[18] X.  Z.  Loviano,  “Pengenalan  Individu Melalui Identifikasi Wajah Menggunakan Histogram  Of  Oriented  Gradient,”  hal.
109, 2017.
[19] R. H. Ariesdianto, Z. E. Fitri, A. Madjid, dan  A.  M.  N.  Imron,  “Identifikasi Penyakit Daun Jeruk Siam Menggunakan
K-Nearest  Neighbor,” J.  Ilmu  Komput. dan  Inform. ,  vol.  1,  no.  2,  hal.  133–140, 2021, doi: 10.54082/jiki.14.
[20] V.  S.  N.  P.  M.  P.  Siddhi  S.  Mhadlekar, “IRJET-  Face  Detection  for  Attendance System  using  Machine  Learning,” Irjet , vol. 8, no. 12, 2021.
[21] N. Satpute, N. Bharti, A. Uikey, R. Wati, dan  V.  V.  Chakole,  “Online  Classroom Attendance  Marking  System  Using  Face Recognition,  Python,  Computer  Vision, and Digital Image Processing,” Int. J. Res. Appl.  Sci.  Eng.  Technol. ,  vol.  10,  no.  2,
hal. 768–773, 2022, doi:
10.22214/ijraset.2022.40356.