Pemanfaatan Teknik Pengenalan Wajah Berbasis Opencv untuk Sistem Informasi Pencatatan Kehadiran Dosen
Moh. Farid Wajdi 1 , Jagat Sugiantara 2 Fakultas Teknik Universitas Hamzamwadi hajifarid81@gmail.com 1 , jagat.sugiantara@gmail.com 2

## Abstrak
Pengenalan  wajah  manusia  ( human face  recognition )  adalah  cabang  utama  dalam  bidang  verifikasi biometrik selain pengenalan retina mata, sidik jari dan pola tanda tangan dan penerapannya telah ban- yak digunakan di berbagai aplikasi  sistem keamanan jaringan, sistem kontrol pintu, sampai pada pem- anfaatnnya  pada  sistem  pencatatan  kehadiran.  Penelitian  saat  ini  bertujuan  memanfaatkan  teknik pengenalan wajah sebagai masukan data bagi sistem informasi yang mencatat kehadiran dosen pada Fakultas Teknik Universitas Hamzanwadi. Basis teknologi untuk pengembangan perangkat lunak pen- dukung  sistem  dimaksud  adalah  OpenCV  dan  bahasa  pemrograman  Java.  Penelitian  ini  dilakukan dengan  metode design-science  for  IS  research yang  menekankan  pada  siklus build dan evaluate . Tahapan build akan dilaksanakan menggunakan kaidah-kaidah berorientasi objek sedangkan tahapan evaluate dilaksanakan dengan mengadopsi kerangka Technology Acceptance Model (TAM)
Kata Kunci : face recognition, OpenCV, Java, design science, Technology Acceptance Model  (TAM)

## Abstract
Human face recognition (human face recognition) is a major branch in the field of biometric verification in addition to the introduction of eye retina, fingerprints and signature patterns and its application has been widely used in various network security system applications, door control systems, to the benefit of attendance recording system. The current study aims to utilize facial recognition techniques as data in- put for information systems that record the presence of lecturers at the Hamzanwadi University Faculty of Engineering. The technology base for developing the system support software is OpenCV and the Java  programming  language.  This  research  was  conducted  with  the  design-science  for  IS  research method that emphasizes the build and evaluate cycles. The build phase will be carried out using object- oriented  rules  while  the  evaluate  stage  is  carried  out  by  adopting  the  Technology  Acceptance  Model (TAM) framework
Keywords: face recognition, OpenCV, Java, design science, Technology Acceptance Model (TAM)

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  pemrosesan  citra  ( im- age  processing )  saat  ini  memungkinkan pengenalan  wajah  seseorang  ( face  recognition ) dari sumber masukan berupa live-video . Sebuah
database  berisi  wajah  dan  identitas  seseorang dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  apakah orang  tersebut  sedang  berada  pada  ruangan dimana  terletak  kamera  yang  secara  langsung memasok data pada perangkat lunak. Salah satu
teknologi yang dapat dimanfaatkan untuk kepent- ingan ini adalah OpenCV, yang merupakan soft- ware library teknik  pemrosesan  citra  untuk berbagai  keperluan  termasuk  pendeteksi  dan pengenalan wajah.
Ketersediaan  teknologi  pemrosesan  citra  dan OpenCV  memberikan  peluang  penerapan teknologi  yang  menarik  pada  bidang  rekayasa perangkat  lunak.  Salah  satu  peluang  bentuk  te- rapan  yang  dapat  memanfaatkan  kemampuan pengenalan  wajah  adalah  sistem  pencatat  ke- hadiran  ( time  attendance  system ).  Dengan mengenali wajah seseorang pada live-video me- lalui  sebuah  kamera  ( webcam/CCTV ),  sistem dapat  menggunakan  informasi  tersebut  untuk mencatat  bahwa  seseorang  hadir  pada  waktu tertentu  dan  mengasosiasikannya  dengan  ke- jadian  yang  lain  (contoh:  kewajiban  mengajar, shift pelayanan).
Penelitian yang diusulkan adalah untuk menggali peluang  dimaksud  dengan  mengembangkan purwarupa  ( prototype )  perangkat  lunak  yang memanfaatkan  pengenalan  wajah  untuk  men- catat  kehadiran.  Selain  memanfaatkan  OpenCV sebagai  basis  teknologi  pengenalan  wajahnya, perangkat lunak ini juga akan dipadukan dengan perangkat  input  layar  sentuh  untuk  memberikan kemudahan  dalam  pengoperasiannya.  Bahasa pemrograman  yang  digunakan  untuk  mem- bangun  purwarupa  ini  adalah  Java,  yang  dipilih karena  memiliki  API  yang  didukung  penuh OpenCV dan memiliki teknologi GUI yang sesuai dengan platform yang dipilih.
Purwarupa yang diusulkan akan mengambil ben- tuk perangkat lunak yang digunakan untuk men- catat kehadiran dosen fakultas teknik universitas Hamzanwadi  dalam  mengajar,  yang  diintegrasi- kan dengan sistem informasi akademik yang te- lah ada sebelumnya. Purwarupa akan dirancang dengan  konsep  modular    untuk  mendukung pemanfaatan  purwarupa  ini  pada  kepentingan yang  lebih  luas  dan  membuka  kemungkinan pengembangan ke arah produk tepat guna dapat yang menjadi inovasi unggulan kampus.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1. Penelitian Terkait
Pengenalan  wajah  sebelumnya  pernah  diteliti dan dikaji dengan berbagai pendekatan teroritis. Pendekatan  teori  lebih  kepada    penggunaan  al- goritma/metode  yang  berbeda  antara  penelitian satu  dengan  yang  lain.  Seperti  pada  artikel (Margono et al. 2004), Arie wirawan dkk membu- at  perangkat  lunak  dengan  mengabungkan  sis- tem  pelacakan  wajah  manusia  dengan menggunakan  algoritma  Camshift  dan  sistem pengenalan  wajah  dengan  menggunakan  algo- ritma Embedded Hidden Markov Model (EHMM). Hasil  pengujian  sistem  dengan  metode  EHMM menunjukkan  hasil  pengenalan  wajah  mencapai tingkat  akurasi  sebesar  82.76%  dengan  data- base citra sebanyalk 341 citra terdiri dari 31 indi- vidu  dengan  11  pose  dan  jumlah  citra  penguji sebanyak  29  citra  wajah.  Penelitian  lainnya  dil- akukan  oleh  (Kurniawan  &  Saleh  2012),  agus kurniawan  dkk,  melakukan  penelitian    untuk
menghasilkan  sistem  absensi  kuliah  yang  dapat mencatat  kehadiran  mahasiswa  secara  mutlak, efektif  dan  efisien  sehingga  mengurangi  tingkat kecurangan dalam daftar kehadiran, karena ma- hasiswa  yang  bersangkutan  harus  datang  ke tempat  belajar-mengajar  secara  langsung.  Hasil dari  paper  ini  bahwa  metode  Gabor  Wavelet dapat  bekerja  dengan  baik  dengan  hasil  pen- gujian  pose  frontal  memiliki  persentase pengenalan benar 97%, pengujian dengan  jarak ± 30 cm persentase pengenalan benar 92% dan pengujian  dengan  intensitas  cahaya  persentase pengenalan  benar  99%  dan  pengujian  dengan foto  cetak  persentase  pengenalan  benar  9%. Pada penelitian yang dilakukan oleh (Dwiprasetyo & Hariadi 2012) saudara Jarot Dwi dkk  metode  yang  digunakan  adalah  personal Component  Analyisis  (PCA)  dalam  hal  ini metode  eigenface  berfungsi  untuk  menghitung eigenvalue dan  eigenvector yang digunakan  se- bagi  fitur  dalam  pengenalan  dan  metode Euiclidien Distance  untuk mencari jarak dengan data  fitur  yang  telah  didapat  dan  jarak  terkecil adalah hasilnya. Hasil sistem pengenalan wajah penelitiannya menunjukkan hasil mendekati 99% akan  tetapi  memiliki  kekurangan    banyak  objek yang bukan wajah terdeteksi sebagai wajah dan ini  akan  mempengaruhi  proses  deteksi  dan pengenalan wajah,

## 2.2. Landasan Teori
1. Open Computer Vision (OpenCV)
OpenCV  adalah  sebuah library dengan  lisensi open  source ,  yang  ditujukan  untuk  pengolahan citra  secara  real-time.  OpenCV  ditulis menggunakan  bahasa  pemrograman  C++  na- mun  menyediakan  antar  muka  dalam  berbagai bahasa  pemrograman.  Bahasa  pemrograman yang didukung secara utuh oleh antar muka ter- sebut  antara  lain  Python,  Java  dan  Matlab  (Oc- tave).  OpenCV  dapat  dijalankan  pada  berbagai platform  sistem  operasi  termasuk  Linux,  BSD, Windows, OSX, Android dan IOS.
OpenCV  memiliki  beberapa  bidang  terapan mencakup : pengenalan wajah, pengenalan ges- tur,  interaksi  manusia  dan  komputer,  robotika bergerak  dan augmented  reality .  Khusus  untuk pengenalan  wajah,  OpenCV  menyediakan  be- berapa  alternatif  algoritma  yakni Eigenfaces , Fisherfaces dan Local Binary Pattern Histogram . Riset oleh  (Kar, Saha, & Pal, 2012). Dari seluruh algoritma tersebut, eigenfaces merupakan teknik yang paling sederhana diantara teknik yang ada (Emami & Suciu, 2012).
2. Technologi Acceptance Model (TAM)
Menurut wikipedia bahasa Indonesia Technology Acceptance  Model (TAM)  atau  model  pen- erimaan  Teknologi    adalah  suatu  model  yang dibangun  untuk  menganalisa  dan  memhami faktor-faktor  yang  mempengaruhi  diterimanya penggunaan  teknologi  komputer.  Dengan  kata lain oleh, TAM adalah dibuat untuk mengevaluasi penerimaan user terhadap suatu produk teknolo-
gi  berdasarkan  tingkat  kegunaan  ( Usefulness ) dan kemudahan penggunaannya ( Ease of Use ).
TAM menunjukkan bahwa kegunaan  dan kemu- dahan  penggunaan  memiliki  korelasi  positif  ter- hadap  tingkat  penggunaan  suatu  sistem  oleh user (Chuttur 2009).
Gambar 1. Technology Acceptance Model

## 3. Face Recognition
Face recognition adalah teknik pengolahan citra yang  sangat  relevan  untuk  dipakai  di  berbagai aplikasi  untuk  tujuan  keamanan  sistem  selain pengenalan  sidik  jari  dan  retina  mata.  Dalam aplikasinya  pengenalan  wajah  menggunakan sebuah  kamera  untuk  menangkap  citra  wajah seseorang  kemudian  dibandingkan  dengan wajah  yang  sebelumnya  sudah  disimpan  dalam database (Muliawan et al. 2015).  Oleh Jiigar, M. Pandya  dkk  (Pandya  et  al.  2013)    Teknik pengenalan  wajah  secara  umum  digambarkan dalam diagram alir berikut :
Gambar  2  diagram  alir  tahapan  penegnalan wajah
Sistem  yang  telah  diterapkan  sebelumnya mengimplementasikan sistem pengenalan wajah menjadi  3  tahapan,  1.  Mendeteksi  wajah  dalam
gambar  2.  Melakukan  ektraksi  wajah  3. Mengenal wajah dalam gambar.
Sedangkan  menurut  Nirmlya  Kar  (Kar  et  al. 2012)  dalam  jurnalnya  mengimplementasikan sistem  dalam  3  tahapan,  pertama,  mendeteksi dan  mengektraksi  citra  wajah  dan  menyimpan informasinya  dalam  sebuah  file  xml  untuk  refer- ensi/database.  Kedua,  mempelajari  dan  melatih citra wajah dan menghitung eigen value dan eig- en  vector  dari  citra.  Ketiga  mengenal  dan menyamakan citra wajah baru dengan informasi citra wajah yang tersimpan di xml file.

## 4. Pendetesian Wajah
Dalam jurnalnya Agus kurniawan dkk (Kurniawan &  Saleh  2012)  pendeteksian  Wajah  dengan Metode ViolaJones Proses pendeteksian adanya citra wajah dalam gambar dengan detektor wajah OpenCV,  menggunakan  sebuah  metoda  yang dipublikasikan oleh Paul Viola dan Michael Jones tahun  2001.  Umumnya  disebut  metoda  Viola- Jones.Pendekatan  untuk  mendeteksi  objek  da- lam  gambar  menggabungkan  empat  konsep utama :
‒ Fitur segi empat sederhana yang disebut fitur Haar.
‒ Integral image untuk pendeteksian fitur secara cepat.
‒ Metoda machine learning AdaBoost.
‒ Klasifier bertingkat untuk menghubungkan banyak fitur secara efisien
.
Gambar 3. contoh gambar fitur pada OpenCv
Fitur  yang  digunakan  oleh  Viola  dan  Jones didasarkan  pada  Wavelet  Haar.  Wavelet  Haar adalah  gelombang  tunggal  berbentuk  bujur sangkar.  satu  interval  tinggi  dan  satu  interval rendah. Untuk dua dimensi, satu terang dan satu gelap.  Kombinasikombinasi  yang  digunakan  un- tuk  pendeteksian  objek  visual  tidak  terlalu  me- nyerupai  Wavelet  Haar  yang  sebenarnya.  Wa- laupun demikian, kombinasikombinasi segiempat itu  cocok  untuk  tugas-tugas  pengenalan  visual yang  lebih  baik.Oleh  karena  itu  fitur  ini  disebut fitur  Haar,  atau  fitur  Haarlike,  bukan  Wavelet Haar.  Gambar  3    menunjukkan  fitur  yang digunakan dalam OpenCV

## 5. Pengenalan  Wajah  dengan  Algoritma Eigenface
Menurut  (Slavkovic  &  Jevtic  2012)    Eigenface adalah  salah  satu  algoritma  pengenalan  pola wajah yang berdasarkan pada Principle Compo- nent  Analysis  (PCA).  Prinsip  dasar  dari pengenalan  wajah  adalah  dengan  mengutip  in- formasi  unik  wajah  tersebut  kemudian  diencode dan  dibandingkan  dengan  hasil  decode  yang sebelumnya dilakukan. Dalam metode eigenface,
decoding  dilakukan  dengan  menghitung  eigen- vector  kemudian  direpresentasikan  dalam  se- buah matrikss yang berukuran besar. Eigenvec- tor  juga  dinyatakan  sebagai  karakteristik  wajah oleh karena itu metode ini disebut dengan eigen- face.  Setiap  wajah  direpresentasikan  dalam kombinasi  linear  eigenface.  Metode  eigenface pertama  kali  dikembangkan  oleh  Matthew  Turk dan  Alex  Pentland  dari  Vision  and  Modeling Group,  The  Media  Laboratory,  Massachusetts Institute of Technology pada tahun 1987. Metode ini  disempurnakan  lagi  oleh  Turk  dan  Pentland pada tahun 1991.
Secara singkat penjelasan Eigenface dikutip dari jurnal muliawan dkk (Muliawan et al. 2015) bah- wa  langkah Perhitungan Eigenface :
1.  Langkah  pertama  adalah  menyiapkan  data dengan membuat suatu himpunan S yang terdiri dari seluruh training image, (Γ1, Γ2, …, ΓM) S = (Γ1, Γ2, …, ΓM) (1)
2. Langkah kedua adalah ambil nilai tengah atau mean (Ψ)
3. Langkah ketiga kemudian cari selisih (Ф) anta- ra  nilai  training  image  (Γi)  dengan  nilai  tengah (Ψ)
4.  Langkah  keempat  adalah  menghitung  nilai matriks kovarian (C)
5.  Langkah  kelima  menghitung  eigenvalue  (λ) dan eigenvector (v) dari matriks kovarian (C)
6.  Langkah  keenam,  setelah  eigenvector  (v)  di- peroleh, maka eigenface (μ) dapat dicari dengan:
Tahapan Pengenalan wajah :
1.  Sebuah  image  wajah  baru  atau  test  face (Γnew)  akan  dicoba  untuk  dikenali,  pertama terapkan  cara  pada  tahapan  pertama  perhi- tungan eigenface untuk mendapatkan nilai eigen dari image tersebut
2.Gunakan  metode  euclidean  distance  untuk mencari  jarak  (distance)  terpendek  antara  nilai eigen  dari  training  image  dalam  database dengan nilai eigen dari image testface.

## 3. Metode Penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan berpedoman pa- da  kerangka  penelitian  sistem  informasi  dengan design    science yang  dikemukakan  oleh  Alan Hevner (Hevner et al. 2004)  yang memposisikan penelitian  sebagai  jembatan  diantara  kebutuhan pada dunia nyata ( business needs ) dengan teori- teori  akademis  yang  berkembang  sebagai  basis pengetahuan ( knowledge base ).
Tahapan penelitian meliputi bisnis understanding pengembangan sistem dan terakhir evaluasi.

## 3.1. Bisnis understanding
Sistem absensi yang dipakai saat ini untuk men- catat  kehadiran  dosen  adalah  dengan menggunakan  mesin  sidik  jari  dimana  absensi dilakukan  dengan  meletakkan  jari  pada  mesin untuk memindai sidik jari dan dikenali oleh mesin sebagai dosen tertentu sesuai database sidik jari yang  sudah  ada  dalam  database  mesin.  Pada dasarnya  sistem  absensi  sidik  jadi  tidak ditemukan  permasalahan  yang  urgen,  hanya saja  sepert  kita  ketahui  secara  umum  bahwa kelemahan  sistem  sidik  jari  terletak  pada seringnya kesalahan saat identifikasi disebabkan kodisi  scanner  yang  kotor  karena  banyaknya bekas  sidik  jari  yang  menempel,  basah  karena jari  berkeringat,  scanner  terkena  cahanya  lang- sung. Scanner harus terus dirawat dan jaga tetap bersih  dan  kering  sehingga  kinerja  scanner  da- lam  memindai  sidik  jari  tetap  baik.  Disebabkan oleh adanya kemungkinan kelemahan atau gan- guan seperti itu maka tidak cukup menggunakan sidik  jari  saja  ,  tetapi  nantinya  dapat  juga menggunakan  sistem  absensi  dengan  pemin- daian wajah.

## 3.2. Teknik Evaluasi Model TAM
Tahapan  evaluasi  dari  metode  Technology  Ac- ceptance  Model  (TAM)  ini  bertujuan  untuk:  (1) mengetahui  tingkat  persepsi  kegunaaan  sistem infromasi  pencatatan  kehadiran  dosen  (per- ceived  usefulness)  terhadap  kondisi  nyata penggunaan  sistem  informasi  ( actual  system
usage )  dan attitude  toward  using pada  fakultas Teknik  Universitas  Hamzanwadi  (2)  mengetahui tingkat persepsi kemudahan penggunaan sistem infromasi  pencatatan  kehadiran  dosen  (per- ceived  ease  of  use)  terhadap  kondisi  nyata penggunaan  sistem  informasi  (actual  system usage)  dan attitude  toward  using pada  fakultas Teknik Universitas Hamzanwadi.

## 3.3. Teknik Pengambilan Data
Untuk memperoleh data yang obyektif, valid dan dapat  dipercaya,  peneliti  akan  menggunakan data  primer,  yaitu  data  yang  diperoleh  secara langsung dari responden yaitu para dosen yang terpilih  sebagai  sampel.  Bentuk  alat  pengumpul data  yang  dimaksud  adalah  questionnaire  ber- dasarkan  inidikator  yang  dikembangkan  oleh peneliti.

## 3.4. Assesment
Ketiga  instrumen  dalam  variabel  penelitian  ini dinilai  dengan  skala  Likert  (Likert  Scale)  yang terdiri atas 5 (lima) poin:
1. Sangat Setuju (SS) = 5
2. Setuju (S) = 4
3. Netral (N) = 3
4. Tidak Setuju (TS) = 2
5. Sangat Tidak Setuju (STS) =1

## 4. Hasil Penelitian dan Pembahasan
Tahapan-tahapan pengujian yang dilakukan
1. Deteksi Wajah Baru dan Menyimpan dalam File format jpg
Gambar 10.  Entri nama yang dipakai sebagai label
Gambar 11.  Kamera bersiap untuk mengambil wajah
Gambar 12  wajah berhasil diseleksi (kotak bergaris biru) dan Kamera beberapa kali mengambil gambar
Gambar 13.   foto hasil seleksi sebanyak 31 foto berhasil disimpan dalam folder
2. Training WajahProses training yang dilakukan  oleh  program  adalah  mengambil
karakteristik  seluruh  foto  yang  ada  dalam folder,    melakukan  perhitungan  eigenface untuk mendapatkan
eigenvektor menyajikannya  dalam  matrik  berukuran besar dan disimpan dalam file training_data.
3. Pengenalan  WajahDari  menu  pengenalan wajah,  lalu  kamera  bersiap  mengambil Wajah testing untuk  mendeteksi  dan mengenal  wajah  testing  sebagai  siapa.
Setelah  berhail  diidentifikasi  wajah  testing maka  tampil  nama/label  wajah  sebagai tahapan pengenalan wajah berhasil
dilakukan.
Gambar 13. Pengenalan Wajah berhasil diidentifikasi.
Pada  gambar  terlihat  kotak  garis  hijau mendankan  seleksi  wajah  testing  dan  text berwarna biru menampilkan nama pemilik wajah. 4. Pencatatan  dalam  Sistem  Pencatatan  Ab- sensi.
Setelah  nama  pemilik  wajah  berhasil  dideteksi, system  secara  otomatis  akan  menyimpan  data nama  pemilik  wajah  dan  menampilkanya  dalam tombol  pada  panel Recognized  face dikanan atas. Jika muncul beberapa tombol nama itu be- rarti  sistem  berhasil  mendeteksi  beberapa
kemiripan wajah dengan data training, itu artinya user  harus  memilih    tombol  nama  yang  sesuai dengan  nama  yang  bersangkutan,  Saat  tombol diklik sistem akan menampilkan data waktu saat melakukan  absensi  dalam  panel  log  kehadiran ( log  attendance ).  Sistem  kemudian  menyimpan data  tersebut  otomatis  dalam  database  sistem Absensi.
Gambar 15 : Pencatatan dalam sistem Absensi Wajah yang dikenal
Ujicoba  yang  dilakukan  yang  meliputi  4  tahap sesuai  fitur  sistem  didapat  kesimpulan  hasil  uji sbb:
Tabel 5  Hasil Ujicoba Fitur Sistem:
Fitur Sistem Jalannya Aplikasi Registrasi Wajah Baru Baik, tanpa kesalahan Trainig Wajah Baik, tampa kesalahan Pengenalan Wajah Baik, tanpa kesalahan Pencatatan Ke- hadiran Baik, tnapa kesalahan

## 4.1. Hasil Uji Validitas dan Reabilitas In- strumen
Langkah  awal  memulai  metode  TAM  adalah dengan  melakukan  pengumpulan  data  kuision- er/angket guna mengetahui bagaimana jawaban responden  terhadap  pertanyaan  pertanyaan
yang  mewakili  indikator  dari  4  variabel  utama perceive  easy  of  use,  perceived  usefulness,  at- tiude  toward  using  dan  actual  usage.  Untuk mengetahui  kevalidan  instrument  penelitian  dil- akukan uji validitas dan untuk mengetahui tingkat kepercayaan  instrumen  dilakukan  uji  realibilitas. Dengan bantuan Excel diperoleh sbb : Tabel 5. Hasil Uji Validitas
Variabel Indikator  r(korelasi) Ket Kesim- im- pulan Preceived easy of use X1.1 X1.2 X1.3 X1.4 X1.5 0.672414105 0.725436006 0.68202631 0.768919696 0.818602921 r positif Valid Valid Valid Valid Valid
Prceived usefulness X2.1 X2.2 X2.3 X2.4 X2.5 X2.6 0.763972966 0.768481992 0.761899705 0.867216295 0.781185046 0.594334343 r positif Valid Valid Valid Valid Valid Valid Attitude toward using Y1.1 Y1.2 Y1.3 Y1.4 0.775031758 0.826384196 0.850386413 0.811545198 Positif r Valid Valid Valid Valid Actual usage Y2.1 Y2.2 0.890563557 0.948025712 r positif Valid
Valid
Dimana nilai r tabel (N=20, α=5%) adalah 0.444, r postif jika r hitung > r tabel Dari  tabel  diatas  didapatkan  kesimpulan  semua variabel  penelitian  dan  indikator  setiap  variabel- nya  dinyatakan  valid  atau  tepat  digunakan  se- bagai instrumen penelitian.
Tabel 6. Hasil Uji Realibilitas
Indikator r(korelasi) ∑genap dan ∑ganjil Reabilitas ( R) Spear- man Brown Kesimpulan X1 0.5721 0.7278 Reliabel X2 0.8477 0.9176 Reliabel Y1 0.5375 0.6992 Reliabel Y2 0.6995 0.8232 Reliabel
Dengan hasil uji realiabilitas pada tabel 6.2 diat- as  dapat  disimpulkan  semua  instrumen penelitian  memiliki  tingkat  reliabilitas  yang  baik
karena nilai Reliabelnya (R) diatas nilai 0.6 atau > r tabel.

## 4.2. Persepsi Responden Terhadap  Varia- bel Penelitian

## 1. Perspesi perceived ease of use
Dari  kelima  indikator  variabel  perceived  ease  of use yang  diteliti maka berdasarkan  persepsi re- sponden,  indikator Mudah  digunakan  (X1.5) yang  memiliki  nilai  rata-rata  skala  jawaban tertinggi  yaitu  (4.65).  Ini  artinya  menurut  pan- dangan  responden  aplikasi  sistem  Pencatatan Kehadiran  dengan  pengenalan  wajah  mem- berikan kemudahan dalDm hal mudah digunakan dalam pemakaiannya.
Persepsi  responden  rata-rata  terhadap  sistem Pencatatan  Kehadiran  dari  kelima  indicator  per- ceived  ease  of  use  adalah  mencapai  4.39.  ini artinya interpretasi bernilai BAIK .

## 2. Persepsi Usefulness
Dari keenam indikator perceived usefulness yang diteliti  maka  berdasarkan  persepsi  responden indicator  memudahkan  perkerjaan  (X1.5)  meru- pakan  bagian  dari  perceived  usefulness  yang memiliki  nilai  rata-rata  skala  jawaban  tertinggi yaitu  (4.45).  Ini  artinya  menurut  pandangan  re- sponden  aplikasi  sistem  Pencatatan  Kehadiran dengan pengenalan wajah memberikan manfaat dalam  hal  menjadikan  pekerjaan/kegiatan  pen- catatan kehadiran lebih mudah.
Persepsi  responden  rata-rata  terhadap  sistem Pencatatan  Kehadiran  dari  keenam  indicator
perceived usefulness adalah mencapai 4.325. ini artinya  interpretasi  terhadap  sistem  dalam  hal mendatangkan manfaat bernilai BAIK .

## 3. Persepsi Attitude Toward using
Dari  keempat  indikator  attitude  toward  using yang  diteliti  maka  berdasarkan  persepsi  re- sponden  indikator  perlu  ide  yang  bagus  dan  bi- jaksana (y1.2) dan perlu  (Y1.3)  merupakan  ba- gian  dari  perceived  usefulness  yang  memiliki nilai rata-rata skala jawaban tertnggi yaitu (4.40). Ini  artinya  menurut  pandangan  responden  ap- likasi  sistem  Pencatatan  Kehadiran  dengan pengenalan  wajah  diperlukan  untuk  menunjang pelaksanaan perkuliahan dikarenakan penggunaannya  termasuk  ide  yang  bagus  dan bijaksana.
Persepsi  responden  rata-rata  terhadap  sistem Pencatatan  Kehadiran  dari  keempat  indicator attitude  toward  using  adalah  mencapai  4.25.  ini artinya  interpretasi  atau  penilaian  terhadap  sis- tem  dalam  hal  dapat  diterima  sebagai  sistem yang akan digunakan adalah bernilai BAIK . d. Persepsi actual using
Dari  kedua  indikator  actual  usage  yang  diteliti maka  berdasarkan  persepsi  responden  kedua indikator  Y2.1  dan  Y2.2  merupakan  bagian  dari actual  usage  yang  memiliki  nilai  rata-rata  skala jawaban tertnggi yaitu (4.25). Ini artinya menurut pandangan  responden  aplikasi  sistem  Pencata- tan Kehadiran dengan  pengenalan wajah sudah layak digunakan secara kontinu dan terus mene- rus.
Persepsi  responden  rata-rata  terhadap  sistem Pencatatan Kehadiran dari kedua indikator actual usage  adalah  mencapai  4.25.  ini  artinya  inter- pretasi atau penilaian terhadap sistem dalam hal kelayakan  sistem  dipakai  kontinu  dan  terus menerus adalah sudah BAIK.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  data,  kesimpulan penelitian ini dapat dikemukakan sebagai berikut:
1. Teknik pengenalan wajah berbasis OpenCV telah dapat diwujudkan dalam bentuk proto- type.
2. Setiap fitur sistem yang diusulkan telah ber- hasil  dijalankan  ( runnable )  sesuai  tujuan dan fungsi dari tiap tiap fitur sistem.
3. Hasil  Evaluasi  terhadap  sistem  pencatatan kehadiran  saat  diujikan  membuktikan  Per- sepsi Responden terhadap variabel-variabel pendukung metode TAM menunjukkan hasil interpretasi  bernilai  BAIK  yang  dibuktikan dengan rata-rata total skor tiap tiap indikator variabel  penyusunnya  yaitu  rata-rata  total skor  diatas  4.00.  dimana  interpretasi  BAIK memiliki rentang nilai 3.68 – 5.00.

## Daftar Pustaka
[1]  Chuttur,  M.,  2009.  Overview  of  the Technology  Acceptance  Model:  Origins  , Developments  and  Future  Directions. Sprouts:  Working  Papers  on  Information
Systems ,  9(2009),  pp.1–23.  Available  at: http://sprouts.aisnet.org/9-37.
[2]  Dwiprasetyo,  J.  &  Hariadi,  M.,  2012. Pengenalan wajah dan komputer vision 1,2.
, 2012(Semantik), pp.215–221.
[3]  Hevner,  A.R.  et  al.,  2004.  Design  Science in  Information  Systems  Research  1. MIS
Quarterly , 28(1), pp.75–105.
[4]  Kar, N. et al., 2012. Study of Implementing Automated Attendance System Using Face Recognition Technique. , 1(2).
[5]  Kurniawan,  A.  &  Saleh,  A.,  2012.  Kata kunci :Aplikasi  Absensi  Kuliah  Berbasis identifikasi  Wajah  Menggunakan  Gabor
Wavelet. ITS-paper , 27230, p.6.
[6]  Margono,  A.W.,  Gunawan,  I.  &  Lim,  R., 2004.  Pelacakan  dan  Pengenalan  Wajah Menggunakan  Metode  Embedded  Hidden Markov  Model. Jurnal  Informatika  Teknik
Informatika UK Petra , 5(1), pp.22–31.
[7]  Muliawan,  M.R.  et  al.,  2015.  Implementasi Pengenalan  Wajah  dengan  metode Eigenface pada Sistem Absensi. , 03(1).
[8]  Pandya,  J.M.,  Rathod,  D.  &  Jadav,  J.J., 2013.  A  Survey  of  Face  Recognition approach. , 3(1), pp.632–635.
[9]  R,  L.P.  &  rara  Ayu,  2013.  Aplikasi  Model TAM terhadap Pengguna Layanan Internet Banking. Magister,  Program  Manajemen,
Program  Studi  Pascasarjana,  Program
Udayana, Universitas , pp.1–84.
[10]  Slavkovic,  M.  &  Jevtic,  D.,  2012.  Face recognition  using  eigenface  approach.
Serbian  Journal  of  Electrical  Engineering ,
9(1), pp.121–130. Available at:
http://www.doiserbia.nb.rs/Article.aspx?ID=
1451-48691201121S.