## IMPLEMENTASI FACE RECOGNITION PADA SISTEM PRESENSI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE SSD DAN LBPH
Muhammad Fauzan Yasykur a , Wahyu Andi Saputra b
a,b Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Jawa Tengah
a 20102041@ittelkom-pwt.ac.id , b andi@ittelkom-pwt.ac.id

## ABSTRAK
Perkembangan teknologi di era digitalisasi telah memberikan dampak signifikan pada berbagai sektor, termasuk  pendidikan  tinggi.  Inovasi  teknologi  gencar  dilakukan  untuk  mendukung  kegiatan perkuliahan,  salah  satunya  adalah  sistem  presensi  mahasiswa.  Beberapa  diantaranya  yang  sudah diterapkan adalah teknologi RFID pada Kartu Tanda Mahasiswa dan scan kode QR. Namun keduanya masih memiliki celah kekurangan seperti risiko terjadinya kehilangan KTM, penyalahgunaan kode QR atau  bahkan  fenomena  titip  absen.  Penggunaan  sistem  biometri  seperti  face  recognition  menjadi alternatif inovasi untuk meningkatkan keabsahan presensi mahasiswa. Penelitian ini mengimplementasikan  teknologi  face  recognition  secara  real  time  pada  sistem  presensi  mahasiswa berbasis web dengan mengombinasikan metode Single Shot Multibox Detector (SSD) dan Local Binary Pattern  Histogram (LBPH).  Metode  SSD  digunakan  sebagai  pendeteksi  wajah  ( face  detector )  dan LBPH sebagai pengenal wajahnya (face recognizer ). Penelitian ini melibatkan pengujian akurasi dalam mendeteksi  dan  mengenali  wajah  mahasiswa  berdasarkan  parameter jarak, jumlah  wajah  dalam  satu frame dan posisi wajah. Pada pengujian deteksi wajah untuk parameter jarak radius 30 cm hingga 100 cm dan posisi wajah diperoleh akurasi 100%. Pengujian pengenalan wajah berdasarkan posisi wajah memperoleh akurasi mencapai 85% dan presisi 87%, pengenalan wajah berdasarkan jarak memperoleh akurasi sebesar 85% dan presisi sebesar 86%.

## Kata kunci : face recognition, LBPH, pengenalan wajah, sistem presensi, SSD

## ABSTRACT
The  development  of  technology  in  the  era  of  digitalization  has  had  a  significant  impact  on  various sectors, including higher education. Technological innovations have been actively pursued to support academic activities, one of which is the student attendance system. Some of the technologies that have been implemented include RFID technology on Student Identification Cards and QR code scanning. However, both methods still have shortcomings, such as the risk of losing the Student Identification Card, QR code misuse, or even the phenomenon of proxy attendance. The use of biometric systems, such  as  face  recognition,  has  become  an  alternative  innovation  to  enhance  the  validity  of  student attendance.  This research  implements real-time  face  recognition  technology  in  a  web-based  student attendance system by combining the Single Shot Multibox Detector (SSD) and Local Binary Pattern Histogram (LBPH) methods. The SSD method is used as the face detector, and LBPH is used as the face  recognizer.  This  research  involves  testing  accuracy  in  detecting  and  recognizing  student  faces based on distance parameters, number of faces in one frame and face position. In face detection testing for radius distance parameters of 30 cm to 100 cm and face position, 100% accuracy was obtained. Testing facial recognition based on facial position obtained accuracy of 85% and precision of 87%, facial recognition based on distance obtained accuracy of 85% and precision of 86%.
Keywords: face recognition, LBPH, face recognition, student attendance system, SSD

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)

## 1. PENDAHULUAN
Pengaruh  era  digitalisasi  terlihat  jelas  dalam perkembangan dan inovasi teknologi, terutama di  sektor  pendidikan  tinggi.  Inovasi  teknologi terus dikembangkan untuk mendukung aktivitas  perkuliahan,  seperti  pada  sistem presensi  mahasiswa.  Sejumlah  inovasi  telah diterapkan  dalam  sistem  presensi,  termasuk penggunaan RFID ( Radio Frequency Identity ) pada  kartu  KTM  dan  pemindaian  kode  QR. Namun, keduanya memiliki kelemahan; RFID dapat mengalami penitipan presensi dan risiko kehilangan kartu KTM, sedangkan pemindaian kode  QR  rentan  terhadap  kecurangan  dengan penyebaran kode kepada mahasiswa yang tidak hadir [1].
Dalam  menanggapi  tantangan  ini,  diperlukan inovasi  teknologi  yang  lebih  andal,  dan solusinya  muncul  dalam  bentuk  sistem biometrik,  khususnya  pengenalan  wajah  atau face recognition . Teknologi biometrik memanfaatkan  karakteristik  fisik  unik,  seperti sidik jari, DNA, bentuk tubuh, iris mata, retina mata, dan wajah [2]. Penerapan biometrik salah satunya  adalah  pengenalan  wajah  ( face recognition ).  Di  dalam  implementasi  sistem presensi, pengenalan wajah menjadi parameter utama untuk memverifikasi kehadiran mahasiswa.
Berbagai metode atau algoritma dapat diterapkan  dalam  pengenalan  wajah,  seperti
Convolution Neural
Network (CNN),
Eigenface,  Fisherface,  dan Local  Binary Pattern  Histogram (LBPH)  .  Untuk  deteksi wajah,  metode  Viola-Jones  ( Haar  Cascade Classifier ),  Dlib,  dan Single  Shot  Multibox Detector (SSD) dapat digunakan [3][4][5][6].
Telah  banyak  penelitian  sebelumnya  dalam bidang pengenalan wajah, contohnya penelitian  yang  menggunakan  metode  CNN oleh Satwikayana dkk., yang mencapai tingkat akurasi rata-rata sebesar 92% [7]. Begitu juga
dengan  penelitian  oleh  Kurniawan  dan  Zulius yang memanfaatkan metode Eigenface dengan akurasi  mencapai  90%  [8].  Penelitian  lain, seperti  yang  dilakukan  oleh  Alwendi  dan Masriadi, mengenai metode Fisherface mencapai akurasi rata-rata ketepatan pengenalan  sebesar  65%  [9].  Kemudian, Sugeng dan Mulyana menguji pustaka Dlib dan K-NN,  mencapai  akurasi  pengenalan  wajah sebesar  98,3%  [10].  Beberapa  penelitian bahkan  membandingkan  metode,  seperti  yang dilakukan  Detila  dkk.,  yang  menunjukkan bahwa  metode  LBPH  lebih  akurat  dan  efisien dibandingkan  dengan  metode  Eigenface  dan Fisherface [11].
Belum  banyak  penelitian  mengenai  metode SSD.  Sebuah  penelitian  oleh  Sukusvieri, menggunakan  metode  SSD  untuk  deteksi  dan pengenalan wajah secara real-time , menghasilkan  akurasi  deteksi  wajah  yang sangat  baik.  Namun,  kurang  baik  dalam pengenalan wajah yang bervariasi dan banyak. Oleh karena itu, dibutuhkan kombinasi metode yang lebih akurat untuk mendampingi metode SSD dalam pengenalan wajah [6]. Berdasarkan tantangan tersebut, penelitian ini mengimplementasikan face  recognition pada sistem presensi mahasiswa berbasis web secara real-time dengan  mengombinasikan  metode SSD  dan  LBPH.  Metode  SSD  dipilih  karena akurasi  tinggi  dalam  mendeteksi  wajah, sementara metode LBPH memiliki akurasi baik dan  efisien  dalam  mengenali  wajah.  Dengan menggabungkan keunggulan keduanya, diharapkan  sistem  presensi  ini  memberikan tingkat  akurasi  yang  tinggi  dan  keandalan dalam memverifikasi kehadiran mahasiswa.
Single  Shot  Multibox  Detector (SSD)  adalah metode  deteksi  objek  yang  menggunakan jaringan  saraf  tiruan  tunggal.  Metode  ini populer  karena  implementasinya  yang  mudah dan  memberikan  akurasi  tinggi  dengan kebutuhan komputasi yang rendah. SSD dapat mendeteksi multiple objek dalam satu gambar

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
hanya  dengan  satu  pemrosesan,  membuatnya efisien [6].
Arsitektur SSD, terlihat pada Gambar 1, terdiri dari  dua  komponen  utama:  ekstraksi  fitur  dan deteksi  objek.  Bagian  pertama  menggunakan model  klasifikasi  canggih  seperti  jaringan VGG16  (Gambar  2),  namun  memungkinkan pula  penggunaan  model  lain  seperti  ResNet atau  MobileNet.  Bagian  ini  disebut  sebagai backbone dengan  tujuan  menghasilkan  peta fitur tingkat tinggi dari gambar input. SSD juga menambahkan  enam feature  map tambahan dengan dimensi spasial lebih rendah, sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 1 [12].
Gambar 1. Arsitektur SSD
VGG16  dipilih  sebagai backbone karena kinerjanya  yang  andal  dalam  klasifikasi  citra berkualitas  tinggi  dan  kepopulerannya  dalam masalah  yang  mendukung transfer  learning . Dalam  modifikasinya,  lapisan  konvolusional tambahan ditambahkan, memungkinkan ekstraksi  fitur  pada  skala  yang  beragam  dan perlahan  mengurangi  ukuran  input  ke  setiap lapisan  berikutnya,  sebagaimana  terlihat  pada Gambar 2 [6].
Gambar 2 . Arsitektur VGG16
Local  Binary  Pattern  Histogram (LBPH) merupakan  metode  klasifikasi  wajah  yang terkenal,  memperbaiki  algoritma  LBP  ( Local Binary  Pattern )  dengan  memproses  nilai histogram  [13].  LBP  sendiri  adalah  metode untuk  membedakan  objek  dari  latar  belakang dalam proses pengenalan objek, diperkenalkan oleh Timo Ojala dan David Hardwood. Operasi LBP  melibatkan  perbandingan  nilai grayscale tiap  piksel  dengan  tetangganya.  Keunggulan LBP  terletak  pada  kemudahan  implementasi dan  kemampuan  untuk  mengekstraksi  fitur dengan kecepatan tinggi serta komputasi yang rendah [14].
Langkah-langkah  dasar  pada  metode  LBPH sama  dengan  metode  LBP,  yaitu  dengan menggunakan  operasi  LBP.  Berikut  adalah tahapan algoritma LBPH [15]:

## a. Variabel Parameter
LBP  memiliki  empat  variabel  parameter: radius, neighbors (tetangga), grid x,  dan grid y. Variabel radius, dengan nilai default 1,  membentuk  LBP circular dengan menggambarkan  area  lingkaran  di  sekitar piksel pusat. Variabel neighbors menentukan  jumlah  titik  sampel  piksel dalam pembentukan LBP circular , dengan nilai default 8. Variabel grid x dan grid y digunakan  untuk  membagi  gambar  secara horizontal dan vertikal.

## b. Operasi LBP
Operasi  ini  dilakukan  pada  setiap  piksel 3x3 dalam citra yang telah diubah menjadi grayscale . Nilai pada piksel pusat digunakan  sebagai threshold ,  menentukan nilai  piksel  tetangga  (8  piksel).  Jika  nilai piksel  tetangga  lebih  besar  dari threshold , nilainya  menjadi  1;  jika  lebih  kecil, nilainya menjadi 0. Setelahnya, nilai biner ini  diatur  searah  jarum  jam,  dikonversi menjadi  nilai  desimal,  dan  menjadi threshold untuk membentuk citra baru.

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
Gambar 3 . Operasi LBP

## c. Ekstraksi Histogram
Citra  hasil  diubah  menjadi  histogram dengan  membaginya  menjadi grid x  dan grid y.  Proses  ini  menggunakan  metode LBP.  Histogram  dari  setiap dataset digabungkan  untuk  membentuk  pola histogram yang merepresentasikan karakteristik citra.
Gambar 4 . Proses Ekstraksi Histogram

## d. Pencocokan Nilai Histogram
Dalam  pengenalan  wajah,  nilai  histogram citra  uji  dibandingkan  dengan  nilai histogram  citra  dalam database yang  di- training . Perbandingan menggunakan jarak Euclidean ,  di  mana  semakin  kecil  jarak
Euclidean , semakin mirip kedua histogram tersebut.  Jika  nilai  histogram  citra  uji mendekati  nilai  histogram  citra  dalam database ,  maka  wajah  dianggap  dikenali, menghasilkan nilai confidence .

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan, digambarkan dalam bagan berikut.

## 2.1. Pengumpulan Data
Dalam  pengumpulan  data,  25  mahasiswa Institut  Teknologi  Telkom  Purwokerto terlibat, di mana 20 diambil sampel gambar wajahnya  masing-masing  sebanyak  20 gambar.  5  orang  bertindak  sebagai mahasiswa  tidak  terdaftar.  Pengambilan dataset menggunakan  kamera webcam terhadap 20 mahasiswa, menghasilkan total awal  400  gambar. Dataset tersebut kemudian akan di- preprocess untuk meningkatkan variasi.
2.2. Preprocessing
Dalam tahap preprocessing data, dilakukan penyesuaian  gambar  untuk  optimalisasi model, yakni:
a. Augmentasi : menerapkan teknik flipping  horizontal , cropping,  zoom , dan brightness pada 20 gambar/wajah, sehingga menghasilkan 200 gambar/wajah,  dan  total dataset akhir mencapai 4000 gambar.
b. Ekualisasi histogram : digunakan untuk meningkatkan kontras dan mendapatkan  detail  yang  lebih  baik dalam  citra.  Citra  diubah  menjadi grayscale sebelum ekualisasi.
2.3. Training Model SSD & LBPH Proses training model  deteksi  wajah menggunakan pre-trained model  SSD. Pre-trained model  ini  telah  diujikan menggunakan dataset yang  diakui  secara global,  menjamin  kualitasnya  [16].  Model yang  digunakan  adalah caffe  model yang dikhususkan  untuk  pengenalan  wajah. Model SSD akan mengekstrak hasil deteksi wajah yang berupa ROI ( Region of Interest ) wajah yang selanjutnya akan diproses oleh LBPH.

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
Dataset citra  dalam  bentuk  ROI  akan dilatih oleh model LBPH. Penggunaan ROI agar  model  LBPH  hanya  berfokus  pada area  yang  ingin  diproses  nilai  pikselnya. Selanjutnya LBPH akan menyimpan setiap informasi  piksel  pada  citra  dalam  bentuk nilai histogram. Nilai ini diperoleh melalui operasi  LBP  yang  mentranslasi  setiap piksel  hingga  menjadi  citra  baru  (Gambar 3),  kemudian  citra  tersebut  diekstrak  nilai histogramnya (Gambar 4) untuk kemudian dilakukan pencocokan nilai histogram pada citra yang sedang dikenali.

## 2.4. Integrasi Sistem Presensi
Sistem  presensi  dibuat  dalam  bentuk website menggunakan framework Flask dan database PostgreSQL.
a. Use Case
Berikut  adalah  diagram use  case sistem presensi mahasiswa pada Gambar 6.
Gambar 6 . Use Case Sistem Informasi
Terdapat tiga aktor dalam sistem presensi: mahasiswa  dapat  melakukan  presensi dengan scan wajah, dosen memiliki kontrol aktivasi  dan  non-aktivasi  presensi  serta akses ke rekap data, dan admin bertanggung  jawab  mengelola  seluruh sistem presensi termasuk penambahan dan penghapusan data presensi.
b. Struktur Database Sistem
Gambar 7. Struktur Database Sistem
Database terdiri  dari  tabel  mahasiswa,  dosen, matkul, jadwal dan log presensi.

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
c. Wireframe sistem
Gambar 8 . Desain Wireframe Sistem Presensi
Tampilan  desain wireframe antarmuka halaman  presensi  mahasiswa  terdiri  dari dua  bagian  yaitu  di  bagian  kiri  berupa frame untuk pemindaian kamera, di bagian kanan berisi informasi perkuliahan dan data mahasiswa yang melakukan presensi.
d. Diagram Alir Sistem Presensi
Gambar 9 . Diagram Alir Sistem Presensi
Pada diagram alir sistem presensi (Gambar 9),  sistem  mulai  dengan  memeriksa  data jadwal  di database .  Jika  jadwal  tersedia, sistem menampilkan informasi perkuliahan
(lihat  Gambar  8).  Setelah  itu,  mahasiswa memindai  wajah  pada  kamera,  dan  sistem mendeteksi area wajah. Selanjutnya, sistem memproses apakah data wajah terdaftar di database ,  menampilkan bounding  box di layar.  Proses  verifikasi  wajah  mahasiswa berlangsung  selama  minimal  3  detik.  Jika prediksi  wajah  konsisten  dan  terdaftar dengan jadwal yang sama, sistem mencatat presensi  ke database dan  menampilkan informasi  presensi  berhasil.  Namun,  jika wajah  tidak  terdaftar,  sistem  langsung menampilkan informasi presensi gagal.
2.5. Pengujian Sistem
Sistem  diuji  setelah  perancangan,  dengan model  pengenalan  wajah  yang  telah diintegrasikan  ke  dalam  web  sistem presensi.  Pengujian  bertujuan  menilai akurasi  sistem  dalam  mengenali  wajah melalui pengujian deteksi wajah,
pengenalan wajah, dan presensi mahasiswa. Sebanyak 25 mahasiswa (20 terdaftar dan 5 tidak  terdaftar)  menjadi  subjek  pengujian. Proses scanning wajah  pada  pengujian sistem  presensi  berlangsung  selama  lebih dari tiga detik untuk memvalidasi presensi. Pengujian  deteksi  dan  pengenalan  wajah akan  mengukur  akurasi  dan  presisi menggunakan parameter-parameter berikut:
a)  Jarak  wajah  dengan  kamera:  30  cm,  50 cm,  70  cm,  dan  100  cm  dengan  wajah menghadap lurus ke depan.
b) Jumlah wajah dalam satu frame .
c)  Posisi  wajah  menghadap:  depan,  45
derajat ke atas, bawah, kanan, dan kiri.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Dataset
Dalam  tahap  pengumpulan  data  diperoleh dari  partisipasi  25  responden  mahasiswa yang  terlibat  dalam  penelitian  ini,  dengan
20  responden sebagai mahasiswa terdaftar dalam  sistem  presensi  dan  5  responden tidak terdaftar dalam sistem presensi.
Gambar 10 . Dataset 25 Responden
Mahasiswa
3.2. Tampilan Web Sistem Presensi
a. Halaman Utama
Halaman  ini  terbagi  menjadi  dua  bagian utama:  kamera  pemindaian  presensi  dan informasi  presensi.  Bagian  informasi presensi mencakup detail perkuliahan yang berlangsung  dan  informasi  mahasiswa yang  hadir.  Saat  dibuka,  kamera  nonaktif, dan tampilan informasi mahasiswa kosong. Data jadwal perkuliahan dan data mahasiswa terhubung ke database .
Gambar 11 . Antarmuka Halaman Utama
b. Halaman Rekap Kehadiran
Halaman rekap mencatat kehadiran mahasiswa  pada  perkuliahan.  Secara default ,  statusnya  adalah  alfa,  berubah menjadi hadir setelah presensi berhasil.
Gambar 12 . Antarmuka Halaman Rekap

## Kehadiran
c. Halaman Admin
Halaman admin berisi daftar menu halaman untuk mengelola data presensi seperti data mahasiswa, mata kuliah, jadwal perkuliahan hingga log presensi.
Gambar 13. Antarmuka Halaman Admin
ID Nama Citra
Wajah ID Nama Citra Wajah 1 Agung Wahyudi 11 Juli Tri Purnomo 2 Ais Ulul Azmi 12 Mahda Laina Arnumukti 3 Ardi Sulistya 13 Maimanatul
Arifah
4 Audenza Maulana 14
Rizki Mugi Setya Adi
5 Aulia Romadloni Nur Indarti 15 Nanda Ega Wijaya Saputra
6 Dava Adams
Maymanah
16 Nouval Rakha Sutisna
7 Muhammad
Fauzan Yasykur
17 Siti Maghfiroh
8 Fivy Nur Safitri
18 Tasnim Izza Az
Zahroh
9 Muhammad Irham
Kamil 19 Viktor Irmanto 10 Irma Barokah 20 Yusron Rizky Putra
Mahasiswa Tidak Terdaftar 21 Avief Reja Satria Tidak terdaftar 24 Muhammad Junaedi Tidak terdaftar 22 Candra Taufik Kustiyono Tidak terdaftar 25 Puji Ayuningtyas Tidak
terdaftar

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
3.3. Pengujian
a. Pengujian Deteksi Multi Wajah
Gambar 14. Sampel Deteksi Multi Wajah
Pada  Gambar  14  menunjukkan  sistem dapat  mendeteksi  lebih  dari  satu  wajah dalam satu frame yang sama.
b. Pengujian  Deteksi  Parameter  Posisi Wajah
Gambar 15 . Sampel Pengujian Deteksi parameter Posisi Wajah
Tabel 1 . Hasil Pengujian Deteksi Wajah Parameter

## Posisi Wajah
Posisi Wajah Terdeteksi Tidak Depan 25 - Atas 25 - Bawah 25 - Kanan 25 - Kiri 25 - Pada  Tabel  1  menunjukkan  hasil  deteksi yang  sangat  baik  untuk  pengujian  deteksi wajah  dengan  parameter  posisi  wajah, seluruh  responden  dapat  terdeteksi  oleh model.
Hasil Perhitungan:
Deteksi Wajah = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑒𝑟𝑑𝑒𝑡𝑒𝑘𝑠𝑖 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 × 100%
= 125 125 × 100% = 100%
(4.1)
c. Pengujian  Deteksi  Parameter  Jarak Wajah
Gambar 16 . Sampel Pengujian Deteksi
Parameter Jarak Wajah
Tabel 2 . Hasil Pengujian Deteksi Wajah Parameter
Jarak Wajah Jarak Wajah Terdeteksi Tidak 30 cm 25 - 50 cm 25 - 70 cm 25 - 100 cm 25 -
Pada  Tabel  2  pengujian  deteksi  wajah dengan  parameter  jarak  wajah  juga mendapat  hasil  akurasi  total  yang  sangat baik.
Hasil Perhitungan:
Deteksi Wajah = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑒𝑟𝑑𝑒𝑡𝑒𝑘𝑠𝑖 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 × 100%
= 125 125 × 100% = 100% (4.2)
d. Pengujian Pengenalan Parameter Posisi Wajah
Pengujian model pengenalan wajah dengan parameter  posisi  wajah  menggunakan elemen-elemen  confusion  matrix  yaitu True  Positive  (TP),  True  Negative  (TN), False  Positive  (FP)  dan  False  Negative (FN)  untuk  mengukur  akurasi  dan  presisi. Gambar  17  merupakan  hasil  sampel
Depan Serong Atas Serong Bawah Serong Kanan
Serong Kiri
30 cm 50 cm 70 cm
100 cm

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
pengujian pengenalan wajah dengan parameter posisi wajah.
Gambar 17 . Sampel Pengujian Pengenalan Parameter Posisi Wajah
Tabel 3. Hasil Pengujian Pengenalan Wajah
Parameter Posisi Wajah Posisi Wajah TP TN FP Depan 20 4 1 Atas 17 4 4 Bawah 16 2 7 Kanan 15 5 5 Kiri 15 8 2
Dari  hasil  pengujian  pengenalan  wajah dengan  parameter  posisi  wajah  yang ditunjukkan  pada  Tabel  3,  diperoleh akurasi total yang cukup baik.
Hasil Perhitungan:
Presisi = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 × 100% = 87 87 + 13 × 100% = 87% (4.3) Akurasi = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 × 100% = 87 + 19 125 × 100%
= 85%
(4.4)
e. Pengujian Pengenalan Parameter Jarak
Wajah
Pengujian  pengenalan  wajah  dengan parameter  jarak  wajah  juga  menggunakan confusion  matrix ,  berikut  Gambar  18 merupakan sampel pengujiannya.

## Gambar 18. Sampel Pengujian Pengenalan Parameter Jarak Wajah
Tabel 4 . Hasil Pengujian Pengenalan Wajah Parameter Jarak Wajah
Jarak Wajah TP TN FP 30 cm 20 1 4 50 cm 19 5 1 70 cm 18 5 2 100 cm 14 5 6
Tabel  4  menunjukkan  hasil  pengujian pengenalan wajah dengan parameter jarak, diperoleh  hasil  akurasi  dan  presisi  yang cukup baik.
Hasil Perhitungan:
Presisi = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 × 100%
= 69
69 + 11 × 100% = 86%
(4.5)
Akurasi = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 × 100%
= 69 + 16 100 × 100% = 85% (4.6)
Depan Serong Atas Serong Bawah Serong Kanan Serong Kiri 30 cm 50 cm 70 cm 100 cm

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)

## f. Pengujian Presensi Kehadiran
Pada  tahap  ini  setiap  responden  akan melakukan  uji  coba  presensi  dan  akan dilakukan  skenario  untuk  mahasiswa terdaftar terdapat 5 orang mahasiswa yang akan diatur tidak memiliki jadwal perkuliahan untuk menguji kondisi presensi gagal.
Gambar 19 . Skenario 1
Gambar  19  adalah  skenario  pertama pengujian  presensi  pada  responden  atau mahasiswa  terdaftar  dalam  sistem  dan memiliki  jadwal  perkuliahan.  Hasilnya mahasiswa  berhasil  melakukan  presensi dan tercatat dalam database.
Gambar 20 . Skenario 2
Selanjutnya  skenario  kedua  pada  Gambar 20  presensi  dilakukan  oleh  mahasiswa terdaftar  dalam  sistem  namun  tidak memiliki  jadwal  perkuliahan.  Meskipun pada  layar  kamera  mahasiswa  terdeteksi dan  dapat  dikenali  namun  karena  tidak memiliki  jadwal  perkuliahan  maka  gagal
melakukan  presensi  dan  tercatat  pada database.
Gambar 21 . Skenario 3
Pada  Gambar  21  pengujian  presensi dilakukan  oleh  mahasiswa  yang  tidak terdaftar  dalam  sistem  maka  tidak  akan diproses  dan  informasi  mahasiswa  tidak akan  muncul,  sehingga  mahasiswa  tidak dapat  melakukan  presensi  dan  dianggap gagal.
Tabel 5 . Hasil Pengujian Presensi Kehadiran Mahasiswa Presensi Benar Sukses 15 Gagal 10
Berdasarkan  hasil  pada  Tabel  5,  seluruh skenario  presensi  baik  oleh  mahasiswa terdaftar  maupun  tidak  terdaftar  berjalan dengan sangat baik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang telah  dipaparkan,  maka  pada  penelitian  ini diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Metode  SSD dan  LBPH  dapat digunakan sebagai  metode  pengenalan wajah  dalam  memverifikasi  kehadiran mahasiswa.
2. Metode Single Shot Multibox Detector (SSD)  memiliki  akurasi  yang  sangat tinggi  dalam  mendeteksi  wajah  dan metode Local Binary Pattern Histogram  (LBPH)  memiliki  akurasi

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
yang  cukup  baik  dalam  mengenali wajah  berdasarkan  pola  histogram dengan kondisi wajah tertentu.
Berdasarkan  hasil  pengujian  diperoleh sebagai berikut:
a. Dari hasil pengujian deteksi wajah berdasarkan posisi wajah dan jarak dengan kamera memperoleh akurasi deteksi 100%. b. Model deteksi SSD dapat
mendeteksi multi wajah dalam satu frame dan tidak begitu terpengaruh terhadap perubahan jarak tertentu.
c. Dalam pengenalan wajah berdasarkan posisi wajah memperoleh  akurasi  sebesar  85%
dan presisi sebesar 87%.
d. Pengenalan wajah dengan parameter  jarak  wajah  radius  30 cm  hingga  100  cm  terhadap kamera memiliki akurasi mencapai 85% dan presisi mencapai 86%.
3. Model  pengenalan  wajah  berhasil diintegrasikan  dengan  web  sistem presensi  mahasiswa  dan  di  dalam pengujian  sistem  presensi  dalam memverifikasi  kehadiran  mahasiswa memperoleh akurasi 100%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Noviantho,  S.  Juli,  and  I.  Ismail, “Sistem  Presensi  menggunakan  Face Recognition,” e-Proceeding  of  Applied Science ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  1371–1379, Aug. 2019.
[2] S.  Sumijan,  P.  A.  Widya  Purnama,  and S.  Arlis, Buku-Teknologi  Biometrik:
Impementasi pada Bidang Medis Menggunakan Matlabs . PT Insan Cendekia Mandiri Group, 2021.
[3] M. S. M. Suhaimin, M. H. A. Hijazi, C. S.  Kheau,  and  C.  K.  On,  “Real-time mask  detection  and  face  recognition using eigenfaces and local binary pattern histogram  for  attendance  system,”
Bulletin  of  Electrical  Engineering  and
Informatics ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  1105– 1113, 2021, doi: 10.11591/EEI.V10I2.2859. [4] K.  B.  Pranav  and  J.  Manikandan,
“Design and Evaluation of a Real-Time
Face Recognition
System using Convolutional  Neural  Networks,”  in
Procedia  Computer  Science ,  Elsevier B.V.,  2020,  pp.  1651–1659.  doi: 10.1016/j.procs.2020.04.177.
[5] T. Dhawle, U. Ukey, and R. Choudante, “Face Detection and Recognition using OpenCV  and  Python,” International Research  Journal  of  Engineering  and Technology (IRJET) , vol. 7, no. 10, pp.
1269–1271, Oct. 2020. [6] A. Sukusvieri, “IMPLEMENTASI METODE SINGLE SHOT DETECTOR (SSD) UNTUK PENGENALAN WAJAH,”  Tugas  Akhir,  Universitas
Dinamika, Surabaya, 2020.
[7] S.  Satwikayana,  S.  A.  Wibowo,  and  N. Vendyansyah,  “SISTEM  PRESENSI
MAHASISWA  OTOMATIS  PADA ZOOM  MEETING  MENGGUNAKAN

## FACE RECOGNITION DENGAN
METODE

## CONVULITIONAL
NEURAL  NETWORK  BERBASIS WEB,” Jurnal  Mahasiswa  Teknik
Informatika) , vol. 5, no. 2, pp. 785–793, Sep. 2021.
[8] R.  Kurniawan  and  A.  Zulius,  “Smart
Home  Security  menggunakan  Face Recognition  dengan  Metode  Eigenface Berbasis Raspberry Pi,” Jurnal
Sustainable:  Jurnal  Hasil  Penelitian
Dan  Industri  Terapan ,  vol.  08,  no.  02,
pp. 48–56, 2019.
[9] Alwendi  and  Masriadi,  “APLIKASI PENGENALAN  WAJAH  MANUSIA PADA CITRA MENGGUNAKAN
METODE  FISHERFACE,” JURNAL DIGIT , vol. 11, no. 1, pp. 1–08, 2021.
[10] S.  Sugeng  and  A.  Mulyana,  “Sistem Absensi  Pengenalan  Wajah  dengan Menggunakan pustaka Dlib dan metoda
K-NN  pada  Jaringan  LAN,” Jurnal
Sisfokom (Sistem Informasi dan

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
Komputer) , vol. 11, no. 1, pp. 127–135,
Apr. 2022,
doi:
10.32736/sisfokom.v11i1.1371.
[11] Q.  M.  Detila,  D.  Eri,  and  P.  Wibowo, “Perbandingan Metode
Eigenface, Fisherface,  dan  LBPH  pada  Sistem
Pengenalan  Wajah,” Jurnal  Ilmiah
KOMPUTASI ,  vol.  18,  no.  4,  pp.  315–
322, 2019.
[12] S. A. Magalhães et al. , “Evaluating the single-shot  multibox  detector  and  yolo deep learning models for the detection of tomatoes in a greenhouse,” Sensors , vol. 21, no. 10, May 2021, doi:
10.3390/s21103569.
[13] R. N. Pamungkas, D. Wahiddin, and T.
Al Mudzakir, “Sistem Presensi Pegawai
Menggunakan Face Recognition dengan Algoritma Local Binary Pattern Histogram  (LBPH),” Scientific  Student
Journal  for  Information,  Technology and Science , vol. IV, no. 1, pp. 123–128,
Jan. 2023, [Online]. Available: https://e- jurnal.lppmunsera.org/
[14] G.  W.  N.  Syamsudin,  “ANALISIS
PERBANDINGAN KETEPATAN PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN  METODE  LBPH, EIGENFACE  DAN  FISHERFACFE,” Tugas Akhir, Institut Teknologi Telkom
Purwokerto, Banyumas, 2022.
[15] A.  N.  Ramdhon  and  F.  Febriya, “Penerapan  Face  Recognition  Pada Sistem  Presensi,” Journal  of  Applied Computer Science and Technology , vol.
2,  no.  1,  pp.  12–17,  Jun.  2021,  doi:
10.52158/jacost.v2i1.121.
[16] Lia  Farokhah,  “Perbandingan  Metode Deteksi  Wajah  Menggunakan  OpenCV Haar  Cascade,  OpenCV  Single  Shot
Multibox  Detector  (SSD)  dan  DLib CNN,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 3, pp. 609–614, Jun. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i3.3125.