## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 92 - 99 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.276 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Implementasi Pengenalan Wajah Dengan Metode HOG Untuk Pencatatan Kehadiran Mahasiswa Pada Campus Event
Suharjanto Utomo,*, Iswanto, Bagus Nugraha
Fakultas Ilmu Komputer dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas Nurtanio Bandung, Bandung, Indonesia Email: 1 suharjanto.utomo@gmail.com, 2 isw789ng@gmail.com, 3 bagusnugraha@gmail.com Email Penulis Korespondensi: * suharjanto.utomo@gmail.com
Abstrak − Pengenalan wajah adalah salah satu sistem identifikasi yang dikembangkan berdasarkan perbedaan ciri wajah seseorang yang memiliki keakuratan tinggi. Saat ini panitia Campus Event di Universitas Nurtanio masih menggunakan catatan manual untuk menulis daftar hadir mahasiswa yang mengikuti kegiatan-kegiatan tersebut di atas. Setelah mengamati hal tersebut penulis tertarik untuk membangun sebuah aplikasi untuk mencatat kehadiran dengan menggunakan pengenalan wajah. Pembuatan perangkat lunak pada penelitian ini  menggunakan  metode  waterfall  dengan tahapan requirement definition, system design, dan implementation. Desain diagram menggunakan BPMN (Business Process Model and Notation) dan UML (Unified Modeling Language). Bahasa pemrograman yang digunakan adalah python, OpenCV sebagai image processing dan Histogram Of Oriented Gradients (HOG) untuk algoritma pengenalan wajah yang sudah disederhanakan menjadi library face_recognition. Pengujian perangkat lunak dengan metode  black  box.  Dengan  penelitian  ini  pencatatan  kehadiran  bisa  dilakukan  dengan  mengenali  wajah  peserta,  sehingga menambah efisiensi serta mengurangi antrian
Kata Kunci : Face Recognition; Python; OpenCV
Abstract – Face recognition is one of the identification systems developed based on differences in facial features of a person who has high accuracy. Currently the Campus Event committee at Nurtanio University is still using manual notes to write the attendance list  of  students  who  take  part  in  the  activities  mentioned  above.  After  observing  this,  the  author  is  interested  in  building  an application to record attendance using facial recognition. The software development in this research uses the waterfall method with the stages of requirement definition, system design, and implementation. The diagram design uses BPMN (Business Process Model and Notation) and UML (Unified Modeling Language). The programming language used is Python, OpenCV as image processing and Histogram Of Oriented Gradients (HOG) for face  recognition algorithm  which has been simplified  into a face_recognition library. Software testing with black box method. With this study, attendance recording can be done by recognizing the participants' faces, thereby increasing efficiency and reducing queues
Keywords: Face Recognition; Python; OpenCV

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  pada  zaman  modern  sekarang  tidak  hanya  seputar  pengecilan  ukuran  dan  peningkatan kapasistas perangkat keras tapi sangat luas perkembangan teknologi berbanding lurus dengan kualitas perangkat lunak yang  digunakan  pada  teknologi  informasi  memiliki  fitur-fitur  yang  dapat  membantu  dan  meringankan  pekerjaan manusia. Penelitian tentang pengenalan wajah dan pendeteksi wajah telah banyak dilakukan sebelumnya. Kebanyakan penelitian  berfokus  pada  pembahasan  salah  satu  bagian  saja  yaitu  mendeteksi  wajah.  Penelitian  ini  akan mengaplikasikan  pendeteksi  wajah  dan  pengenalan  wajah  pada  kegiatan-kegiatan  yang  dilakukan  oleh  mahasiswa salah satunya pada kegiatan yang di selenggarakan di perguruan tinggi untuk mencatat kehadiran mahasiswa dengan mendeteksi  dan  mengenali  mahasiswa  tersebut  apakah  hadir  dalam  kegiatan  atau  tidak.  Mempercepat  proses pencatatan  kehadiran,  sekaligus  penelitian  ini  berperan  dalam  perkembangan  teknologi  informasi  dimana  sebuah pekerjaan yang dilakukan secara manual menjadi terkomputerisasi.
Metode yang dipilih untuk mendeteksi dan mengenali wajah adalah dengan menyederhanakan citra menjadi 128 ciri yang akan digunakan sebagai pembanding antara citra sampel yang sudah di simpan dengan citra yang di ambil dari webcam atau usb camera, sehingga dapat diketahui bahwa wajah tersebut adalah wajah orang yang sama atau tidak. Algoritma yang digunakan adalah Histogram Of Oriented Gradients (HOG) dan Open Source Computer Vision Library atau OpenCV sebagai image proccessing pada bahasa pemrograman python. Karena algoritma HOG tersebut memiliki tingkat akurasi yang tinggi, dapat mengenali wajah dari berbagai sudut, lebih modern dan lebih mudah untuk di  implementasikan dalam  bahasa pemrograman dibandingkan dengan algoritma  lainnya. Selain  algoritma tersebut bahasa pemrograman yang dipilih adalah bahasa pemrograman python. Python termasuk bahasa pemrograman yang mudah untuk dipelajari. Sampai saat ini pemrograman Python hampir dipakai di segala bidang seperti game, sistem informasi berbasis web dan bahkan dapat membuat mesin pencari sendiri. Penggunaan teknologi pengenalan wajah pada  pencatatan  kehadiran  mahasiswa  diharapkan  dapat  membantu  mempercepat  proses  pencatatan  kehadiran, meningkatkan tingkat akurasi kehadiran mahasiswa pada kegiatan kampus

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Analisa
Analisis  sistem  yang  sedang  berjalan  dilakukan  bermaksud  untuk  mengidentifikasikan  dan  mengevaluasi permasalahan,  hambatan,  kebutuhan  apa  saja  yang  menunjang  untuk  memudahkan  usaha  dalam  mencapai  tujuan dalam penelitian ini. Maka hal-hal yang akan di analisis pada tahap analisis sistem ini adalah analisis proses bisnis

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 92 - 99 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.276 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
sistem  yang  sedang  berjalan,  analisis  kebutuhan  perangkat  lunak,  analisis  kebutuhan  perangkat  keras,  analisis kebutuhan fungsional software dan spesifikasi kebutuhan pengguna.
Proses  bisnis  sistem  merupakan  gambaran  tentang  sistem  yang  saat  ini  sedang  berjalan,  pada  kasus  penelitian  ini proses  bisnis  pencatatan  kehadiran  pada  kegiatan  mahasiswa  masih  manual  menggunakan  dokumen  tertulis  untuk mengisi daftar hadir. Langkah-langkah yang dilakukan dalam sistem yang sedang berjalan untuk mencatat kehadiran mahasiswa adalah sebagai berikut:
1. Staff penyelenggara sebagai operator mempersiapkan dokumen kehadiran.
2. Mahasiswa  sebagai  peserta  mencari  nama  dalam  daftar  hadir  dan  membubuhkan  tanda  tangan  pada  dokumen kehadiran.
3. Mahasiswa mengikuti kegiatan.
Analisis sistem nantinya bertujuan untuk membuat sistem yang baru agar pencatatan kehadiran pada kegiatan yang di selenggarakan  oleh  kampus  terkomputerisasi  dengan  teknologi  terkini  menggunakan  pengenalan  wajah  untuk mengidentifikasi kehadiran mahasiswa atau peserta pada suata kegiatan tertentu sehingga sistem baru yang akan di terapkan  menjadi  lebih  efektif  dan  efisien.  Maka  dapat  digambarkan  flowmap  proses  bisnis  sistem  yang  sedang berjalan adalah sebagai berikut:

## Gambar 1. Flowmap Pencatatan Kehadiran Mahasiswa
Berdasarkan proses bisnis yang sedang berjalan penulis menemukan kerurangan dalam sistem, yang paling terlihat adalah  sistem  pencatatan  kehadiran  masih  manual  menggunakan  dokumen  sehingga  mahasiswa  maupun  peserta kegiatan diwajibkan menulis pada daftar hadir selain itu peserta tidak diketahui kapan meninggalkan acara, tidak ada catatan kepulangan peserta hanya kehadiran nya saja.
Analisis kebutuhan fungsional suatu proses apa saja yang nantinya harus disediakan oleh sistem, mencakup bagaimana sistem harus bereaksi pada input tertentu dan bagaimana perilaku sistem pada situasi tertentu.  Spesifikasi kebutuhan fungsional perangkat lunak software requirement specification/SRS, sebagai berikut:
Tabel 1. Kebutuhan Fungsional Kode Identifikasi Deskripsi SRS-01 Administrator/operator dapat login ke aplikasi dengan username dan password SRS-02 Sistem dapat mendaftarkan mengubah dan menghapus operator SRS-03 Sistem  mampu  mendaftarkan,  mengubah  dan  menghapus  data mahasiswa atau peserta. SRS-04 Sistem  mampu  mengidentifikasi  nama  mahasiswa  dengan  data wajah mahasiswa. SRS-05 Sistem  mampu  mencatat  kehadiran  mahasiswa  dengan mendeteksi dan mengidentifikasi wajah mahasiswa. SRS-06 Sistem  mampu  mencatat  kepulangan  mahasiswa  dengan mendeteksi dan mengidentifikasi wajah mahasiswa. SRS-07 Sistem  mampu  menghitung  total  peserta/mahasiswa  yang mengikuti kegiatan

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 92 - 99 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.276 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
SRS-08 Sistem  mampu  menyimpan  data  dan  membuat  laporan  peserta, kegiatan dan kehadiran.
Berikut ini adalah flowmap alur sistem yang akan dibuat:
Gambar 2 . Flowmap Sistem Yang Di Usulkan
Penjelasan diagram alir / flowmap diatas secara singkat di bawah ini: 1. Operator membuka sistem dengan hak akses pengguna yang sudah di tentukan sebelumnya
2. Mahasiswa atau peserta kegiatan melakukan absensi atau mencatat kehadiran berupa menghadap ke web kamera.
3. Sistem melakukan proses mencari data mahasiswa.
4. Mahasiswa yang wajahnya dikenali oleh sistem berhasil melakukan absensi dan mengikuti kegiatan.
5. Mahasiswa yang wajahnya tidak dikenali oleh sistem, maka akan di daftarkan terlebih dahulu oleh operator.
6. Mahasiswa melakukan absensi pulang setelah mengikuti kegiatan.
7. Sistem menyimpan seluruh data kehadiran mahasiswa.

## 2.2 Perancangan
Berdasarkan spesifikasi kebutuhan  yang sudah di  uraikan, maka usecase yang peneliti usulkan untuk perancangan adalah sebagai berikut:

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 92 - 99 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.276 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
ERD adalah bentuk paling awal dalam melakukan perancangan basis data relasional. Dapat disimpulkan bahwa Entity Relationship Diagram (ERD) merupakan teknik penggambaran model jaringan suatu basis data dengan susunan data yang disimpan dalam sistem secara abstrak dengan menggunakan notasi dan simbol.
Gambar 4. Entity Relationship Diagram
Class diagram  merupakan  himpunan dari  objek-objek  yang sejenis. Sebuah objek  memiliki keadaan sesaat (state) dan  perilaku (behavior). State sebuah  objek  adalah  kondisi  objek  tersebut  yang  dinyatakan  dalam attribute atau properties.  Sedangkan  perilaku (behavior) suatu  objek  mendefinisikan  bagaimana  sebuah  objek  bertindak  atau beraksi dan memberikan reaksi.
Gambar 5. Class Diagram

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Pada  sub  bab  ini  akan  dijelaskan  mengenai  cara  dan  langkah-langkah  untuk  megimplementasikan  perancangan aplikasi  pencatatan  kehadiran campus  event dengan  pengenalan  wajah.  Tahapan  ini  dilakukan  setelah  analisis  dan perancangan  selesai  dilakukan,  dan  selanjutnya  diimplementasikan  pada  ruang  lingkup  arsitektur  yang  sebenarnya dengan menggunakan python .

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 92 - 99 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.276 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 3.2 Tampilan Pada Menu Operator
Halaman login untuk membuka halaman dashboard, halaman login digunakan oleh operator.
Gambar 6. Login
Halaman dashboard menu utama menampilkan menu operator dan ringkasan data yang tersimpan di sistem.
Gambar 7. Menu Utama
Di dalam halaman peserta operator dapat melihat, menambah, mengubah dan menghapus data peserta. Di bawah ini adalah tampilan halaman peserta.
Gambar 8. Halaman Peserta
Di dalam halaman kegiatan, operator dapat melihat, menambah, mengubah dan menghapus data kegiatan. Di bawah ini adalah tampilan halaman kegiatan

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 92 - 99 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.276 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Di dalam halaman pengenalan wajah, operator dapat memastikan bahwa modul pengenalan wajah sudah berjalan dengan baik, dan wajah peserta dapat dikenali oleh sistem.
Gambar 10. Halaman Pengenalan Wajah
Di dalam halaman kehadiran, operator harus memilih kegiatan yang akan berlangsung dan mode absensi, apakah akan menjalankan absensi datang atau absensi pulang. Agar sistem berjalan dengan semestinya peserta kegiatan hanya berinteraksi dengan sistem hanya ketika melakukan absensi datang/pulang.
Gambar 11. Halaman Kehadiran
Operator dapat melihat laporan peserta, kegiatan dan kehadiran peserta kegiatan di dalam halaman laporan, dan dapat mencetak laporan dengan format .pdf
Gambar 12. Halaman Kehadiran
Gambar 13. Halaman Laporan

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 92 - 99 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.276 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 3.3 Pengujian
Dalam penelitian ini pengujian yang dilakukan menggunakan black box testing yaitu pengujian dari perangkat lunak yang dianalogikan bahwa hanya dapat dilihat dari tampilan luarnya (interface), tanpa mengetahui yang ada didalamnya atau detailnya. Fungsinya hanya mengetahui input sampai dengan outputnya.
Tabel 2. Pengujian Operator Kode identifikasi Kasus uji Proses pengujian Hasil pengujian Hasil yang diharapkan SRS-01 Login Memasukan  username  dan password di halaman login. Validasi berhasil dan masuk ke halaman dashboard Sesuai SRS-02 Mengolah data operator Administrator membuka halaman peserta dan melakukan aksi tambah peserta, ubah dan menghapus data operator Sistem  berhasil  menambah, mengubah  dan  menghapus data peserta dan menyimpan data kedalam database Sesuai SRS-03 Mengolah data peserta Operator membuka halaman peserta  dan  melakukan  aksi tambah  peserta,  ubah  dan menghapus  data  &  foto peserta Sistem  berhasil  menambah, mengubah  dan  menghapus data peserta dan menyimpan data kedalam database . Sesuai SRS-04 Mengenali wajah Operator membuka halaman Cek  Peserta  dan  melakukan pengenalan  wajah  peserta dengan  memilih  kamera yang terhubung dan mengatur  tingkat  akurasi pengenalan wajah Sistem berhasil menampilkan  kamera  yang dipilih dan mengenali wajah peserta sesuai dengan tingkat  akurasi  pengenalan wajah Sesuai SRS-05 Melakukan absensi datang Operator membuka halaman kehadiran, memilih kegiatan,  kamera,  tingkat akurasi dan absensi datang Sistem berhasil menampilkan kegiatan, membuka  kamera  dengan akurasi  yang  dapat  di  atur dan memilih absensi datang Sesuai SRS-06 Melakukan absensi pulang Operator membuka halaman kehadiran, memilih kegiatan,  kamera,  tingkat akurasi dan absensi pulang Sistem berhasil menampilkan kegiatan, membuka  kamera  dengan akurasi  yang  dapat  di  atur dan memilih absensi pulang Sesuai SRS-07 Menghitung total  peserta kegiatan Operator membuka halaman kehadiran dan menyelesaikan kegiatan Sistem  berhasil  menghitung total peserta kegiatan setelah operator menyelesaikan kegiatan Sesuai SRS-08 Sortir dan cetak laporan Operator membuka halaman laporan dan menyortir laporan  yan  akan  dicetak dan mencetak laporan Sistem  berhasil  memilah data  laporan  sesuai  dengan input  dari  operator,  dan berhasil mencetak data laporan yang di inginkan Sesuai Tabel 3. Pengujian Peserta Kode identifikasi Proses pengujian Hasil pengujian SRS-04 Peserta melakukan absensi datang dengan pengenalan wajah pada halaman kehadiran Absen datang berhasil dan data peserta tersimpan di database SRS-05 Peserta melakukan absensi pulang dengan pengenalan wajah pada halaman kehadiran Absen pulang berhasil dan data peserta tersimpan di database

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 92 - 99 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.276 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil perancangan dan pengujian terhadap sistem, maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Aplikasi  dapat  mencatat  kehadiran  peserta tanpa  menggunakan  alat tulis  melainkan  dengan  mengenali  wajah peserta.
2. Aplikasi menambah efisiensi dalam mencatat kehadiran sehingga tidak menimbulkan antrian di depan ruangan kegiatan
3. Aplikasi dapat menyimpan data dengan aman di dalam database, sehingga jika diperlukan dikemudian hari, data masih tersimpan dan tidak mudah rusak.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada pihak-pihak  yang  telah  mendukung terlaksananya proses pengumpulan data dan sampai mendapatkan hasil akhir penelitian ini.

## REFERENCES
[1.] Jogiyanto, Hartono. (1999). Analisis dan Desain Sistem Informasi. Yogyakarta : CV. Andi Offset
[2.] S.  Nugroho  and  A.  Harjoko. 2005.Sistem  Pendeteksi  Wajah  Manusia Pada Citra Digital. J. Sains dan Sibernatika. 18(1).
[3.] Zulkhaidi, Tengku Cut Al-Saidina, Eny Maria, Yulianto. 2019. Pengenalan Pola Bentuk Wajah dengan OpenCV. JURTI, 3(2)
[4.] Geitgey, Adam, Machine Learning Is Fun! Part4: Modern Face Recognition with Deep Learning, https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-4-modern-face-recognition-with-deep-learning-c3cffc121d78 , diakses pada tanggal 5 Juni 2021.
[5.] Riverbank Computing Limited. PyQT, https://riverbankcomputing.com , diakses pada tanggal 5 Juni 2021
[6.] Andre, Julfikar Ali 2016. Sistem Security Webcam Dengan Menggunakan Microsoft Visual Basic (6.0). Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab. 1(2).
[7.] J.  W.  Satzinger,  R.  B.  Jackson  dan  S.  D.  Burd,  Systems  Analysis  and  Design  in  a  Changing  World,,  Boston:  Course Technology, Cengage Learning, 2009.
[8.] Fathansyah., (2018), Basis data edisi revisi, Penerbit Informatika Bandung, Jawa Barat
[9.] Hua-chunYang,  Xu  An  Wang, Cascade  face  detection  based  on  Histogram  of  Oriented  Gradients  and  Support  Vector Machine , School  of Life Science and technology Xidian University,  Department of Information Engineering,  Engineering University of Armed Police Xi’an, China, 2015
[10.] N. Dalal dan B. Triggs, Histograms of Oriented Gradients for Human Detection , dalam one-Alps, 655 avenue de l'Europe, Montbonnot 38334, France, 2005