Santoso, Implementasi Penggunaan Opencv Pada Face Recognition Untuk Sistem Presensi Perkuliahan Mahasiswa

## IMPLEMENTASI PENGGUNAAN OPENCV PADA FACE RECOGNITION UNTUK SISTEM PRESENSI PERKULIAHAN MAHASISWA
1 Banu Santoso, 2*) Ryan Putranda Kristianto
1 Teknik Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta, Indonesia
2 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta, Indonesia Email: banu@amikom.ac.id , ryanputrandak @amikom.ac.id *) Corresponding Author: Ryan Putranda Kristianto
(Diterima: 12 Maret 2020,direvisi: 25 April 2020, disetujui: 28 April 2020  )

## ABSTRACT
The lecture data on college lectures into a reference in demonstrating the credibility of each  student used  by  the  lecturers  as  data  for  the  student's  value  as  well  as  the  evaluation  of  the  success  of learning activities Teaching in the lecture, but there are some examples of cases, associated with the data of the student's presence that is currently involved in education or lectures is the phenomenon of "absent point". In addition, other problems also arise from the lecturers and administration officers, the difficulties in monitoring student attendance and efforts to validate the presences data because of the number of student data is so much. Therefore in this study submitted a system to reduce the level of fraud in filling the list of the presences and effectiveness of data processing students by using the system  implementation  of  Face  Recognition  based  on  Open  CV  method  with  The  Haar  Cascade Classifier  and  Local  Binary  Patterns  Histograms  (LBPH)  methods.  The  results  of  this  Face Recognition  study  successfully  detected  when  all  the  users that  were  reidentified  were  registered to the  system,  with  the  optimal  range  of  Face  Recognition  to  be  detected  to  150  cm.  While  Face Recognition  is  unsuccessful  Detected  when  there  is  an  obstacle  covering  the  face  objects  and distances exceeding from 150 cm.
Keywords: Face Recognition, OpenCV, student presences, Haar Cascade, LBPH

## ABSTRAK
Data presensi perkuliahan pada perguruan tinggi menjadi suatu acuan dalam menunjukkan kredibilitas setiap  mahasiswa  yang  digunakan  oleh  para  dosen  sebagai  data  untuk  pemberian  nilai  mahasiswa sekaligus  sebagai  bahan  evaluasi  keberhasilan  kegiatan  belajar  mengajar  dalam  perkuliahan,  namun ada beberapa contoh kasus, terkait dengan data presensi mahasiswa yang saat ini marak terjadi pada dunia pendidikan atau perkuliahan adalah fenomena “Titip Absen”. Selain itu, masalah lainnya juga muncul  dari  pihak  dosen  dan  pegawai  tata  usaha  yakni  kesulitan  dalam  memonitor  kehadiran mahasiswa serta upaya memvalidasi data presensi karena jumlah data mahasiswa yang begitu banyak. Oleh  karena  itu  dalam  penelitian  ini  diajukan  suatu  sistem  untuk  mengurangi  tingkat  kecurangan dalam  pengisian  daftar  presensi  dan  efektivitas  pengolahan  data  mahasiswa  dengan  menggunakan sistem  penerapan  metode  Face  Recognition  berbasis  Open  CV  dengan  metode Haar  Cascade Classifier  dan  Local  Binary  Patterns  Histograms (LBPH).  Hasil  penelitian Face  Recognition ini berhasil  mendeteksi  apabila  semua  pengguna  yang  dipresensikan  telah  terdaftar  ke  sistem,  dengan jarak  jangkauan  optimal  Face  Recognition  agar  terdeteksi  sampai  150  cm.  Sedangkan Face Recognition tidak  berhasil  terdeteksi  apabila  ada  obstacle  menutupi  objek  wajah  dan  jarak  melebihi dari 150 cm.
Kata Kunc i: Face Recognition, OpenCV, Presensi Mahasiswa, Haar Cascade, LBPH.

## 1 PENDAHULUAN
Seiring  dengan  perkembangan  zaman  saat  ini  masyarakat  dituntut  untuk  berproses  lebih  cepat dalam  segala  hal  dikarenakan  teknologi  berkembang  begitu  cepat  dengan  berbagai  inovasi-inovasi yang bermunculan dan penerapannya, yang dimana sangat membantu aktivitas keseharian masyarakat serta  penerapan  teknologi  canggih  ini  sangat  dirasakan  di  semua  aspek,  salah  satunya  di  bidang akademik  perkuliahan  yang  bertujuan  mempermudah  proses  pelayanan  akademik,  salah  satu
Santoso, Implementasi Penggunaan Opencv Pada Face Recognition Untuk Sistem Presensi Perkuliahan Mahasiswa
pemanfaatan  teknologi  informasi  tersebut  adalah  sistem  presensi  perkuliahan pada  perguruan  tinggi. Data presensi yang ada digunakan sebagai acuan untuk menunjukkan kredibilitas atau kejujuran setiap mahasiswa  [1],  selain  itu  digunakan  oleh  para  dosen  sebagai  data  untuk  pemberian  nilai  mahasiswa dan juga sebagai bahan evaluasi keberhasilan kegiatan belajar mengajar dalam perkuliahan. Kehadiran sangatlah penting bagi mahasiswa yang diwajibkan untuk menghadiri perkuliahan minimal 80%, yang dimana  menentukan  mahasiswa  tersebut  layak  untuk  mengikuti  ujian  semester  atau  tidak,  selain  itu kebanyakan dosen menjadikan itu sebagai komponen penilaian [2].
Meskipun  beberapa  universitas  masih  menggunakan  sistem  presensi  kelas  yang  masih menggunakan tanda tangan secara konvensional dan juga menggunakan kode batang (barcode) yang terdapat  pada  Kartu  Tanda  Mahasiswa  (KTM)  sebagai  input  data  presensi,  namun  kedua  metode tersebut dinilai kurang efektif untuk menunjang kegiatan pembelajaran mahasiswa. Beberapa contoh kasus yang sering terjadi pada dunia perkuliahan terkait dengan data presensi mahasiswa yang sering menimbulkan banyak kontroversi adalah fenomena “Titip Absen” atau umum disebut TA.
Masalah tersebut tidak hanya muncul dari pihak mahasiswa tetapi juga pihak akademik kampus yang  juga  mengalami  kesulitan  dalam  hal  administrasi  dan  manajemen  data  kampus.  Maka  dari  itu diperlukan  suatu  solusi  yang  menggunakan  suatu  inovasi  baru  terkait  dengan  presensi  perkuliahan guna mengurangi tingkat kecurangan dalam pengisian daftar presensi dan efektivitas pengolahan data mahasiswa  dengan  menggunakan  sistem  presensi  dengan  metode  face  recognition.  Sistem  presensi dengan  metode  face  recognition  merupakan  suatu  mekanisme  presensi  dengan  teknik  biometrik pengenalan wajah sebagai simbol identitas dengan menggunakan alat yang terkomputerisasi [3].
Penerapan  sistem  presensi  dengan  metode face  recognition ini  menggunakan  konsep  computer vision  [4]  yang  merupakan  ujung  tombak  bidang  ilmu  komputer  dengan  tujuan untuk  mengaktifkan komputer  dalam  memahami  apa  yang  terjadi  pada  suatu  objek  di  suatu  gambar.  Model  face recognition  secara  real  time  [5]  akan  lebih  memudahkan  pengguna  dalam  melakukan  presensi  dan juga  menghindari  adanya  manipulasi  data  presensi.  Sehingga  mampu  mencegah  mahasiswa  untuk memalsukan kehadirannya dan lebih menghemat waktu dalam pengambilan presensi, oleh karena itu berdasarkan  permasalahan  di  atas  maka  peneliti  membuat  suatu  perancangan  presensi  yang  dinilai lebih efektif dan berdaya guna yang mampu mengurangi kesalahan dalam proses identifikasi melalui penerapan  metode  face  recognition  berbasis OpenCV  dengan  metode  Haar  Cascade  Classifier  dan Local Binary Patterns Histograms (LBPH).
Tujuan dari penelitian yang dilakukan ini adalah Memudahkan proses presensi perkuliahan dan pemantauan dengan menggunakan teknologi face recognition secara real time yang berbasis OpenCV dengan metode Haar Cascade Classifier dan Local Binary Patterns Histograms (LBPH). Sedangkan manfaat dari penelitian ini adalah memberikan solusi untuk pengawasan kehadiran dalam perkulihan mahasiswa sehingga proses belajar dan mengajar menjadi lebih kondusif.

## 2 TINJAUAN PUSTAKA
Berbagai  penelitian  telah  dilakukan  sebelumnya  terkait  dengan  penerapan  sistem  presensi  yang dipadukan  dengan  beberapa  perangkat  atau  metode  baru  sehingga  mampu  merancang  suatu  sistem yang  memberikan  kontribusi  tersendiri  serta  inovasi-inovasi  baru  pada  setiap sistem  perangkat  yang dihasilkan.
Berdasarkan  Ikhtisar  Penelitian  Tabel  1  terdapat  beberapa  perbedaan-perbedaan  metode  yang diusulkan  sebagai  kontribusi  positif  dalam  penelitian.  Untuk  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Lodha, dkk  [6],  menyajikan  aplikasi  presensi  kehadiran  dengan  menggunakan  Bluetooth  dan  RFID. Teknologi  ini  menggunakan  tag  elektronik  untuk  mengidentifikasi  nirkabel  secara  otomatis,  dengan perangkat  berkemampuan  Bluetooth.  Aplikasi  kehadiran  mahasiswa  berbasis  Bluetooth  dapat mempersingkat waktu serta mengurangi faktor kesalahan manusia yang sering pada presensi manual. Aplikasi ini juga menghasilkan data statistik kehadiran mahasiswa sehingga memudahkan manajemen sekolah  mengambil  keputusan  lebih  lanjut.  Keunggulan  utama  dari  sistem  ini  diantara  lain  yaitu konsumsi  daya  rendah,  transfer  data  tinggi,  ukuran  chip  kecil  dan  biaya  rendah  serta  implementasi perangkat  tersebut  bisa  diterapkan  mudah.  Berikut  Tabel  1  yang  menyajikan  hasil  penelitian  dari peneliti sebelumnya yang dimana berkaitan dengan pemantauan presensi kehadiran.
Santoso, Implementasi Penggunaan Opencv Pada Face Recognition Untuk Sistem Presensi Perkuliahan Mahasiswa
Tabel 1 Ikhtisar Penelitian Peneliti/Tahun Lokasi Kontribusi Penelitian Metode Lodha, dkk/ 2015 [6] Universitas  Mengurangi kecurangan presensi  kehadiran  mahasiswa di Universitas Bluetooth dan RFID. Noor, dkk/ 2015 [7] Universitas  Mengurangi kecurangan presensi  kehadiran  mahasiswa di Universitas Android dan RFID. Chaniago, dkk/2016 [8] Sekolah Mengurangi  kecurangan  dalam presensi siswa di sekolah. SMS Gateway dan Barcode. Dhanalakshmi, dkk/2017 [9] Sekolah Mengurangi ketidakteraturan presensi kehadiran Siswa Fingerprint  dan  GSM  (Short Message Service/ SMS). Vantová, dkk/ 2017 [10] Universitas  Mengurangi manipulasi presensi kehadiran mahasiswa di Universitas Smartphone  (Android), Radio Frequency Identification (RFID), dan Near Field Communication (NFC). Penelitian Ini Universitas  Mengurangi kecurangan presensi  kehadiran  mahasiswa di Universitas Face  Recognition  secara  real time berbasis OpenCV dengan  metode  Haar  Cascade Classifier  dan  Local  Binary Patterns Histograms (LBPH)
Penelitian ini dilakukan oleh Noor, dkk [7], dengan mengubah metode konvensional yang masih diadopsi  di  beberapa  institusi  pendidikan,  seperti  dosen  memanggil  nama  mahasiswa  satu  per  satu atau  dengan  mengambil  tanda  tangan  dari  setiap  mahasiswa  untuk  menentukan  presensi  kehadiran. Saat  ini,  metode  yang  lebih  baik  juga  sudah  digunakan,  yaitu  dengan  mengandalkan  sistem  untuk mencatat  kehadiran  mahasiswa  secara  semi-otomatis.  Misal  sistem  berbasis  RFID  atau  biometrik. Sistem  seperti  itu  telah  menjadi  solusi  untuk  masalah  yang  ada,  namun  kelemahannya  adalah  biaya tambahan  pemeliharaan  perangkat  keras.  Aplikasi  ini,  setelah  diinstal  dapat  digunakan  untuk mengunduh  daftar  mahasiswa  dari  server  web.  Berdasarkan  daftar  mahasiswa  yang  diunduh, perangkat kemudian akan bertindak seperti pemindai untuk memindai setiap kartu mahasiswa satu per satu  dan  mengonfirmasi  serta  memverifikasi  keberadaan  mahasiswa.  Sedangkan  perangkat  kamera digunakan  sebagai  sensor  yang  membaca  barcode  pada  kartu  mahasiswa.  Daftar  kehadiran  yang diperbarui  kemudian  diunggah  ke  database  online  dan  juga  dapat  disimpan  sebagai  file  yang  akan ditransfer ke PC.
Penelitian  ini  dilakukan  oleh  Chaniago,  dkk  [8],  menyajikan  aplikasi  kehadiran  siswa  berbasis aplikasi  SMS Gateway yang  dibuat  untuk  memastikan  bahwa  siswa  menghadiri  kelas,  dengan langkah-langkah  sebagai  berikut  yaitu  siswa  harus  menyerahkan  kartu  identitas  kepada  guru  yang bertugas,  kemudian  guru  memindai  barcode  yang  tercetak  pada  kartu,  dan  akhirnya  data  akan disimpan  dalam  database  secara  otomatis.  Aplikasi  ini  menyediakan  layanan  bagi  orang  tua  untuk mencari informasi secara mingguan dan bulanan. Aplikasi ini juga dapat menjadi bahan pertimbangan dalam  mengambil  keputusan  untuk  para  pelaku  dengan  mengunduh  data  kehadiran  siswa  dalam format  file Microsoft  Excel.  Implementasi  aplikasi berbasis  SMS  gateway  untuk  kehadiran  siswa  di sekolah diharapkan menjadi solusi untuk masalah ketidakhadiran siswa karena bolos sekolah. Dengan dibangunnya sistem ini, orang tua dapat memantau anak-anak mereka dengan memperoleh informasi dalam bentuk pesan teks yang dikirim dari manajemen sekolah tentang keberadaan anak-anak mereka di sekolah.
Santoso, Implementasi Penggunaan Opencv Pada Face Recognition Untuk Sistem Presensi Perkuliahan Mahasiswa
Penelitian  ini  dilakukan  oleh  Dhanalakshmi,  dkk  [9],  menyajikan  penelitian  dengan menggunakan  Fingerprint  dan  modul  GSM/  GPRS.  Pada  sistem  kehadiran  biometrik  sidik  jari dirancang dan diimplementasikan untuk memantau waktu nyata yang efisien serta transparansi dalam pengelolaan  kehadiran  siswa  yang  sesungguhnya  menggunakan  terminal  sidik  jari  nirkabel  berbasis GSM  -  Wireless  Fingerprint  Terminals  (WFTs).  Sistem  ini  cocok  jika  diterapkan  di  institusi pendidikan. Setiap individu memiliki pola sidik jari yang unik sehingga  memotivasi penggunaannya untuk melakukan autentikasi biometrik dan di verifikasi untuk menemukan kehadiran siswa di institut tersebut.  Ada  dua  pendekatan  untuk  mengotentikasi  sidik  jari  yang  diambil  dalam  proses  verifikasi yaitu,  pendekatan  pertama  menggunakan  basis  data  yang  dibuat  oleh  organisasi  itu  sendiri  dan pendekatan  kedua  menggunakan Aadhaar  Central  Identification  Repository  (CIDR). Dengan menggunakan kehadiran asli WFT dari siswa dapat dicatat, dipantau dan dipelihara tanpa ada campur tangan dari manusia. Laporan kehadiran dapat secara otomatis dikirim langsung ke siswa dan nomor ponsel  orang  tua  mereka  melalui  SMS  sehingga  memberikan  transparansi  selain  itu  untuk mempromosikan manajemen sistem absensi yang efisien dan meningkatkan kualitas akademik.
Penelitian  ini  dilakukan  oleh  Vantová,  dkk  [10],  menyajikan  aplikasi  untuk  mengelola  sistem presensi  dengan  membuat  daftar  kehadiran.  Aplikasi  administrasi  ini  dibuat  untuk  menghindari manipulasi  melalui  sistem  daftar  kehadiran,  selain  itu  menyediakan  cara  yang  aman  dan  dapat diandalkan untuk mengevaluasi kehadiran mahasiswa pada kuliah tertentu serta menyelesaikan tugas. Aplikasi ini menggunakan teknologi NFC pada smartphone dan kartu RFID sebagai kartu mahasiswa, yang  kepemilikannya  wajib  untuk  setiap  mahasiswa  di  universitas.  Teknologi  NFC  memiliki kemampuan untuk merekam identitas mahasiswa pada kartu mahasiswa.
Sedangkan dalam penelitian ini menggunakan pemodelan perancangan sistem presensi kehadiran mahasiswa di universitas dengan  memanfaatkan face recognition secara real time berbasis OpenCV dengan  metode Haar  Cascade  Classifier  dan  Local  Binary  Patterns  Histograms  (LBPH), sehingga pemodelan  sistem  tersebut  dapat  mengurangi  kecurangan  atau  manipulasi  dalam  sistem  presensi. Selain itu pengolahan data presensi berguna bagi sistem penilaian terhadap mahasiswa dan monitoring kehadiran mahasiswa setiap pertemuan kuliah kelas teori maupun praktikum.

## A. OpenCV
OpenCV  [4]  merupakan library  computer  vision yang open  source dan  sangat  populer  serta digunakan untuk memproses dan menganalisis pada images. Terdapat lebih 2500 algoritma optimasi yang  bisa  digunakan  untuk  memanipulasi  untuk  memproses  dan  mengedit  images  dengan menggunakan OpenCV . Dengan adanya OpenCV mendukung berbagai bahasa pemprograman seperti C, C++, Python, Java, dan PHP . Beberapa aplikasi OpenCV yang bisa diterapkan diantaranya adalah Interaksi Manusia Komputer (HCI), Identifikasi dan Pengenalan Objek, Deteksi [11] dan Pengenalan Wajah [12], Pengenalan Gestur, Tracking Gerakan, Proses pada image, dan Mobile Robotics .

## B. Haar Cascade Classifier
Algoritme Haar cascade [13] digunakan untuk melakukan proses pendeteksian wajah atau objek yang berupa gambar digital. Algoritme ini menampilkan fungsi matematika yang berupa kotak dengan menampilkan  nilai  RGB  pada  setiap  pixel,  setelah  itu  Viola-Jones  mengembangkan  algoritme  ini, dimana setiap kotak diproses dan menghasilkan beberapa nilai yang berupa daerah gelap dan terang. Dan  nilai-nilai  tersebut  yang  akan  dijadikan  sebagai  dasar  dalam  pemrosesan  gambar,  sehingga dikenal dengan Haar-Like Feature [14].
Proses perhitungan nilai fitur dari Algoritma Haar yaitu dengan mengurangkan nilai pixel pada daerah  putih  dengan  daerah  hitam.  Algoritme  ini  menggunakan  Integral  Image  dari  sebuah  citra gambar  dalam  bentuk  grayscale  yang  tiap  nilai  pixel  akan  dijumlahkan  dari  nilai  pixel  kiri  atas menuju ke kanan bawah. Untuk metode Cascade Classifier [15] seperti pada Gambar 1 menggunakan beberapa langkah untuk menentukan dan menghitung ulang nilai Haar Feature sehingga menghasilkan nilai yang lebih akurat. Langkah klasifikasi pertama meliputi sub citra yang diklasifikasi dengan satu fitur, namun bila tidak memenuhi akan kriteria akan ditolak hasilnya. Pada Klasifikasi kedua meliputi klasifikasi  kembali  pada  sub  citra  sehingga  memperoleh  nilai threshold  yang  ditentukan.  Sedangkan pada  klasifikasi  ketiga  meliputi  sub  citra  yang  berhasil  atau  lolos  dan  mendekati  nilai  citra  yang sesungguhnya.
Santoso, Implementasi Penggunaan Opencv Pada Face Recognition Untuk Sistem Presensi Perkuliahan Mahasiswa

## Gambar 1 Metode deteksi cascade classifier
C. Local Binery Pattern Histogram (LBPH)
Pengenalan  wajah  dimulai  dari  hasil  deteksi streaming  Webcam dengan  diperoleh  dari  hasil training  Haar  Cascade  yang  akan  dicocokkan  dengan Algoritma  Local  Binary  Pattern  Histogram (LBPH) [16].  Pencocokan  dengan  metode  LBPH  menggunakan  nilai  biner  histogram  yang  telah diekstrasi dari gambar untuk mendapatkan nilai prediksi dalam mengidentifikasikan pemilik wajah.

## 3 METODE PENELITIAN
Ada beberapa alat dan bahan berupa perangkat keras dan perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian  ini.  Bahan  dan  alat  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  meliputi  perangkat  keras  dan perangkat  lunak.  Perangkat  keras  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  CPU  1.6  GHz  Intel Core i5-8250U, Memori DDR 16 GB, NVIDIA GeForce 940MX, Sistem Operasi Windows 10 serta penyimpanan  berupa  SSD  dengan  kapasitas  250  GB.  Perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah Anaconda  versi  5.1,  Spyder  versi  3.4.2,  Jupyter  Notebook  4.3.1,  Python  versi 2.7.14, OpenCV 3.4, Numpy 1.17.4, Pillow 6.2.1 serta Pustaka face recognition.
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah melalui studi literatur, perancangan sistem, implementasi sistem, pengujian sistem serta analisis hasil pengujian sistem. Pada penelitian ini akan menerapkan teknologi Face Recognition berbasis Open CV dengan metode Haar Cascade Classifier dan Local Binary Patterns Histograms
Selanjutnya,  jalan  penelitian  dimulai  dari  penentuan  ide  yang  nantinya  akan  dikaji  pada  proses studi pustaka. Kemudian pada studi pustaka dilakukan proses pengkajian dari berbagai sumber yang membahas  tentang  penelitian  serupa.  Lalu  dilakukan  perumusan  masalah  yang  ingin  diselesaikan. Masalah yang diselesaikan adalah masalah yang masih belum diselesaikan oleh peneliti sebelumnya. Setelah  itu  tujuan  penelitian  ditentukan  dan  dirancang  percobaan  yang  ingin  dilakukan.  Kemudian dilakukan  percobaan  untuk  memperoleh  fakta-fakta  yang  diperlukan  untuk  menyelesaikan  masalah yang  ingin  diselesaikan.  Lalu  fakta-fakta  tersebut  dianalisis  untuk  menghasilkan  kesimpulan  yang menjadi jawaban atas tujuan penelitian.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Perancangan Sistem
Diagram  blok  perancangan  sistem  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Aplikasi  presensi  kehadiran perkuliahan  mahasiswa  menggunakan  face  recognition  secara  real  time  berbasis  OpenCV  dengan metode  Haar  Cascade  Classifier  dan  Local  Binary  Patterns  Histograms  (LBPH).  Cara  kerja  sistem adalah mendeteksi objek atau wajah di ruangan kelas dengan menggunakan WebCam pada PC Server.
Santoso, Implementasi Penggunaan Opencv Pada Face Recognition Untuk Sistem Presensi Perkuliahan Mahasiswa

## Gambar 2 Arsitektur sistem
Pada Gambar 3 menunjukkan tahap awal berupa pendeteksian wajah secara real time dengan di konversi  terlebih  dahulu  ke  citra  grayscale  sehingga  dapat  diolah  menggunakan  metode  filter  Haar Cascade.  Setelah  itu  objek  berupa  wajah  akan  bisa  terdeteksi  dengan  ditandai  rectangle  wajah berwarna putih. Agar wajah mudah dikenali maka diperlukan pengumpulan data dari beberapa wajah mahasiswa atau dosen yang direkam oleh WebCam dan hasilnya menjadi dataset wajah mahasiswa di kelas perkuliahan dengan berbagai pose atau sudut wajah sebanyak 30 kali.

## Gambar 3 Flowchart sistem
Setelah itu dari dataset wajah mahasiswa akan  di training dan recognizer dengan metode Local Binary  Patterns  Histograms  (LBPH) untuk  mendapatkan  pola  unik  berupa face  encoding dengan pendekatan  nilai  jarak  histogram.  Dari  proses  LBPH  akan  mengenal  wajah  ( face  recognition ) mahasiswa  tersebut  dengan  menampilkan  nama  dan  program  studi  mahasiswa.  Setelah  proses face recognition , maka data mahasiswa tersebut akan tersimpan di server sebagai bukti presensi kehadiran pada perkuliahan.
Santoso, Implementasi Penggunaan Opencv Pada Face Recognition Untuk Sistem Presensi Perkuliahan Mahasiswa

## B. Implementasi Sistem
WebCam mengambil video atau gambar secara real time yang di proses terlebih dahulu menjadi gambar  grayscale  atau  citra  RGB.  Setelah  itu  citra  tersebut  akan  diolah  menggunakan  metode pendeteksian  wajah  berupa Haar  Cascade .  Wajah  yang  terdeteksi  ditunjukkan  berupa  garis  bujur sangkar ROI (Region of Interest) . Gambar 4 merupakan gambar capture dari WebCam yang langsung diubah menjadi gambar grayscale .

## Gambar 4 Citra grayscale
Pada penelitian ini menggunakan parameter pengujian berupa pengenalan beberapa wajah dalam satu frame dan pengenalan wajah dengan berbagai halangan ( obstacle ) serta pengenalan wajah dengan jarak jangkauan WebCam .

## C. Pengujian Sistem
Pada Gambar 5 dan Gambar 6 merupakan hasil deteksi dan pengenalan satu wajah dan beberapa wajah dalam satu frame . Pada Tabel 2 menunjukkan hasil percobaan bahwa sistem dapat mendeteksi dan  mengenali  objek  wajah  dari  satu  atau  beberapa  objek  wajah  dalam  satu  frame  yang  dihasilkan dengan baik.
Gambar 5 Tracking dan deteksi pengenalan satu wajah
Santoso, Implementasi Penggunaan Opencv Pada Face Recognition Untuk Sistem Presensi Perkuliahan Mahasiswa
Tabel 2 Parameter pada Single/ Multiple Face No Parameter Single / Multiple Wajah 1 Satu Orang dapat terdeteksi dan Pengenalan Wajah dalam 1 frame
2 Enam Orang dapat terdeteksi dan Pengenalan Wajah dalam 1 frame
3 10 Orang dapat terdeteksi dalam 1 frame
4 15 Orang dapat terdeteksi dalam 1 frame
Pada Gambar 7 dan Tabel 3 menunjukkan hasil percobaan bahwa sistem tidak dapat mendeteksi maupun  mengenali  objek  wajah  dengan  memberikan  penghalang  berupa  kertas,  spidol/  pena  dan penggaris untuk menutupi sebagian wajah.

## Tabel 3 Parameter Penghalang
No Parameter Penghalang 1 Wajah tidak terdeteksi dengan penghalang kertas menutupi sebagian wajah
2 Wajah sempat tidak terdeteksi dengan penghalang spidol/ pena
3 Wajah sempat tidak terdeteksi dengan penghalang penggaris

## Gambar 7 Wajah tidak terdeteksi
Pada Gambar 8, Gambar 9 dan Tabel 4 menunjukkan hasil percobaan bahwa sistem masih dapat mendeteksi  maupun  mengenali  objek  wajah  dengan  berbagai  jarak  yang  masih  terjangkau  dengan WebCam. Pada jarak 46 cm sampai dengan 150 cm, WebCam masih mendeteksi dan mengenali wajah dalam  satu  frame  dengan  kondisi  baik.  Sedangkan  pada  jarak  204  cm  maka WebCam dapat mendeteksi namun tidak ada pengenalan wajah dalam satu frame.
Tabel 4 Parameter Jarak Jangkauan No Parameter Jarak Jangkauan 1
Jarak 46 cm dapat terdeteksi dan Pengenalan Wajah dalam 1 frame
2 Jarak 67 cm dapat terdeteksi dan Pengenalan Wajah dalam 1 frame
3 Jarak 103 cm dapat terdeteksi dan Pengenalan Wajah dalam 1 frame
4 Jarak 150 cm dapat terdeteksi dan Pengenalan Wajah dalam 1 frame
5 Jarak  204  cm  dapat  terdeteksi  namun  tidak  ada  pengenalan  Wajah dalam 1 frame
Santoso, Implementasi Penggunaan Opencv Pada Face Recognition Untuk Sistem Presensi Perkuliahan Mahasiswa
Gambar 8 Tracking dan face recognition dengan jarak 150 cm
Gambar 9. Tracking dan face recognition dengan jarak 204 cm

## 5 KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  penulis  lakukan  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa pendeteksian  dan  pengenalan  objek  wajah  secara  real  time  untuk  kebutuhan  presensi  perkuliahan mahasiswa  mampu  menggunakan  dengan  metode  Haar  Cascade  Classifier  beserta  Local  Binary Patterns  Histograms  (LBPH).  Face  Recognition  mampu  terdeteksi  dengan  beberapa  objek  wajah dalam satu frame yang telah terdaftar pada sistem aplikasi presensi, dengan jarak jangkauan optimal face recognition agar terdeteksi sampai 150 cm. Selain itu, Face Recognition tidak berhasil terdeteksi apabila ada obstacle pada wajah dan jarak jangkauan melebihi 150 cm.

## REFERENSI
[1] A.  P.  Raharjo,  A.  B.  P.  Negara,  and  N.  Safriadi,  “Sistem  Informasi  Kehadiran  Dosen  dan Mahasiswa  Menggunakan  Sidik  Jari  pada  Program  Studi  Informatika  Universitas Tanjungpura,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 6, no. 2, p. 76, 2018.
[2] Salhazan  Nasution,  “PRESENSI  ONLINE  MENGGUNAKAN  RFID  PADA  KARTU MAHASISWA,” Intecoms J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 1, no. 32, pp. 19–27, 2018.
[3] A. A. Sukmandhani and I. Sutedja, “Face Recognition Method for Online Exams,” Proc. 2019 Int. Conf. Inf. Manag. Technol. ICIMTech 2019 , vol. 1, no. August, pp. 175–179, 2019.
[4] N.  Boyko,  O.  Basystiuk,  and  N.  Shakhovska,  “Performance  Evaluation  and  Comparison  of Software for Face Recognition, Based on Dlib and Opencv Library,” Proc. 2018 IEEE 2nd Int. Conf. Data Stream Min. Process. DSMP 2018 , pp. 478–482, 2018.
[5] M. S. I. Sameem, T. Qasim, and K. Bakhat, “Real time recognition of human faces,” ICOSST 2016 - 2016 Int. Conf. Open Source Syst. Technol. Proc. , pp. 62–65, 2017.
Santoso, Implementasi Penggunaan Opencv Pada Face Recognition Untuk Sistem Presensi Perkuliahan Mahasiswa
[6] R. Lodha, S. Gupta, H. Jain, and H. Narula, “Bluetooth Smart Based Attendance Management System,” Procedia Comput. Sci. , vol. 45, pp. 524–527, 2015.
[7] S.  A.  M.  Noor,  N.  Zaini,  M.  F.  A.  Latip,  and  N.  Hamzah,  “Android-based  attendance management  system,”  in 2015  IEEE  Conference  on  Systems,  Process  and  Control  (ICSPC) , 2015, pp. 118–122.
[8] M. Benny Chaniago and A. Junaidi, “SMS Gateway and barcode technology for presence of students in SMK Unggulan Terpadu PGII Bandung: A case study,” Proc. 2016 4th Int. Conf. Cyber IT Serv. Manag. CITSM 2016 , pp. 2–5, 2016.
[9] N. Dhanalakshmi, S. G. Kumar, and Y. P. Sai, “Aadhaar Based Biometric Attendance System Using Wireless Fingerprint Terminals,” in 2017  IEEE  7th  International  Advance  Computing Conference (IACC) , 2017, pp. 651–655.
[10] Z. Vantová, J. Paralič, and V. Gašpar, “Mobile application for creating presence lists,” in 2017 IEEE 15th International Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics (SAMI) , 2017, pp. 223–228.
[11] G. Chandan, A. Jain, H. Jain, and Mohana, “Real Time Object Detection and Tracking Using Deep Learning and OpenCV,” Proc. Int.  Conf. Inven.  Res.  Comput.  Appl.  ICIRCA  2018 ,  no. Icirca, pp. 1305–1308, 2018.
[12] W.  Sriratana,  S.  Mukma,  N.  Tammarugwattana,  and  K.  Sirisantisamrid,  “Application  of  the OpenCV-Python for Personal Identifier Statement for Personal Identifier Statement,” 2018 Int. Conf. Eng. Appl. Sci. Technol. , pp. 1–4, 2018.
[13] A. F. S. Lino, B. C. R. Silva, D. P. C. Rocha, G. P. Furriel, and W. P. Calixto, “Performance of haar and LBP features in cascade classifiers to whiteflies detection and counting,” 2017 Chil. Conf.  Electr.  Electron.  Eng.  Inf.  Commun.  Technol.  CHILECON  2017  -  Proc. ,  vol.  2017- Janua, pp. 1–6, 2017.
[14] H. Sharma, S. Saurav, S. Singh, A. K. Saini, and R. Saini, “Analyzing impact of image scaling algorithms on viola-jones face detection framework,” 2015 Int. Conf. Adv. Comput. Commun. Informatics, ICACCI 2015 , pp. 1715–1718, 2015.
[15] C. Li, Z. Qi, N. Jia, and J. Wu, “Human face detection algorithm via Haar cascade classifier combined  with  three  additional  classifiers,” ICEMI  2017  -  Proc.  IEEE  13th  Int.  Conf. Electron. Meas. Instruments , vol. 2018-January, pp. 483–487, 2017.
[16] X. M. Zhao and C. B. Wei, “A real-time face recognition system based on the improved LBPH algorithm,” 2017 IEEE 2nd Int. Conf. Signal Image Process. ICSIP 2017 , vol. 2017-Janua, pp. 72–76, 2017.