e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1

## Pengolahan Citra Wajah dengan CNN untuk Absensi
Lestari * , Wiwin Susanty , Dwi Romadhan, Dika Hastanto, Fenty Ariani Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bandar Lampung Lampung, Indonesia
* lestari.18415003@student.ubl.ac.id, wiwin.susanty@ubl.ac.id, dwi.romadhan@ubl.ac.id, dika.hastanto@ubl.ac.id, fenty.ariani@ubl.ac.id
ABSTRACT – Face Recognition Using CNN for Attendance. Collecting Facial recognition systems included in the field of image processing can be integrated into attendance, where attendance can be done using faces to make it easier for employees to attend attendance and reduce the level of cheating in attendance because attendance must be done by  employees  directly.  This  research  analyzes  image  processing  which  is  integrated  with  data  set  with  python programming  language  and  OpenCV  library.  The  face  recognition  process  uses  facial  recognition  based  on  image feature extraction. This study aims to implement computer vision into a simple face detection system by utilizing the existing libraries in OpenCV and using the Python programming language as the foundation of the system. This study aims to analyze computer vision in a simple face detection system by utilizing the existing library in OpenCV as well as utilizing the Python programming language as the foundation of the system and applying the Convolution Neural Network method.
Keywords: Attendance; Convolution Neural Network (CNN); Face Recognition; Image Processing; OpenCV ABSTRAK – Sistem Pengenalan wajah  termasuk dalam bidang pengolahan citra dapat di  padukan dalam absensi, dimana  absensi  dapat  dilakukan  menggunakan  wajah  untuk  mempermudah  karyawan  melakukan  absensi  dan mengurangi tingkat kecurangan dalam absensi karena absensi harus dilakukan oleh karyawan secara langsung. Pada penelitian ini menganalisis pengolahan citra yang diintegrasi dengan dataset dengan bahasa pemrograman python dan library OpenCV. Proses pengenalan wajah menggunakan pengenalan wajah berdasarkan ekstrasi ciri citra. Riset ini berfokus pada implementasi computer vision ke dalam sistem deteksi wajah sederhana dengan menggunakan library yang  terdapat  pada  OpenCV  serta  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  selaku  pondasi  sistem.  Riset  ini bertujuan untuk menanalisis computer vision dalam sistem deteksi wajah sederhana dengan menggunakan library yang terdapat  pada  OpenCV  pula  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  selaku  pondasi  sistem    dan  menerapkan metode Convolution Neural Network.
Kata Kunci: Absensi; Convolution Neural Network (CNN); OpenCV; Pengenalan Wajah; Pengolahan Citra

## 1. PENDAHULUAN
Absensi  karyawan  adalah  suatu  elemen  penting  di dalam  suatu  instansi.  Sistem  absensi  manual  sering  kali memiliki  celah  yang  dimanfaatkan  untuk  melakukan kecurangan,  misalnya  dengan  menitipkan  tanda  tangan untuk absensi. Sistem pengenalan wajah, yang termasuk dalam  bidang  pengolahan  citra,  merupakan  teknologi yang  dapat  menyelesaikan  permasalahan  ini  dengan meningkatkan akurasi dan keamanan proses absensi.
Pada  pengolahan  citra,  gambar  atau  foto  diolah sedemikian  rupa  sehingga  lebih  mudah  untuk  diproses. Deteksi wajah dapat dianggap sebagai kasus spesifik dari deteksi  objek.  Algoritma  deteksi  wajah  berfokus  pada deteksi  wajah  manusia  frontal,  di  mana  foto  wajah dicocokkan secara bertahap dengan foto yang ada dalam dataset [1]. Metode yang diterapkan adalah Convolutional Neural Network (CNN), yang mampu menerima data visual atau citra dan menentukan fitur atau objek dalam gambar yang dapat  digunakan  mesin  untuk  belajar  mengenali  dan membedakan gambar satu dengan yang lainnya [2] .
Sistem  pengenalan  wajah  diintegrasikan  dengan sistem absensi untuk mengotomatiskan dan mengamankan  proses  absensi.  Ketika  karyawan melakukan absensi, sistem akan mengambil gambar wajah mereka menggunakan kamera yang terhubung. Gambar wajah  ini  kemudian  diolah  menggunakan  teknik pengolahan  citra  untuk  meningkatkan  kualitas  gambar, seperti  penyesuaian  pencahayaan  dan  kontras.  Setelah gambar  diolah,  sistem  menggunakan  algoritma  deteksi wajah  untuk  menemukan  dan  mengekstrak  fitur-fitur wajah. Fitur-fitur ini kemudian diproses oleh model CNN yang  telah  dilatih  sebelumnya  untuk  mengenali  wajah. CNN  bekerja  dengan  memproses  gambar  melalui beberapa  lapisan  konvolusi  dan pooling ,  mengekstraksi fitur-fitur  penting  dari  setiap  lapisan,  dan  akhirnya mengklasifikasikan  gambar  berdasarkan  fitur-fitur tersebut.
Convolutional Neural Network (CNN) digunakan dalam pengenalan wajah dengan cara mengambil gambar input dan memprosesnya melalui  beberapa lapisan konvolusi. Setiap  lapisan  konvolusi  menggunakan  filter  untuk mendeteksi pola-pola tertentu dalam gambar, seperti tepi,
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1
sudut,  dan  tekstur.  Hasil  dari  setiap  lapisan  konvolusi diproses melalui lapisan pooling yang mengurangi dimensi data dan menjaga fitur-fitur penting.
Model CNN dilatih menggunakan dataset yang berisi banyak  gambar  wajah  dengan  label  yang  sesuai.  Selama proses pelatihan, model belajar mengenali pola-pola yang unik untuk setiap wajah dengan meminimalkan kesalahan prediksi melalui optimisasi algoritma, seperti backpropagation dan gradient  descent. Setelah  pelatihan selesai,  model  CNN  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasikan  gambar  wajah  baru  dengan membandingkan fitur-fitur yang diekstraksi dengan fitur- fitur dalam dataset yang telah dilabeli.
Pada  saat  pengambilan  citra  wajah,  kondisi pencahayaan  harus  diperhatikan  karena  sangat mempengaruhi  tingkat  akurasi  pengenalan  wajah. Kondisi  pencahayaan  yang  stabil  diperlukan  untuk mengurangi  penurunan  akurasi.  Setelah  citra  wajah diambil  dan  diolah,  citra  tersebut  dibandingkan  dengan data wajah yang ada dalam database . Jika citra wajah yang diambil  cocok  dengan  data  wajah  dalam database ,  maka absensi  karyawan  dianggap  valid  dan  tercatat  dalam sistem [3] .

## 2. LANDASAN TEORI
Website Website merupakan sekumpulan halaman yang berisi atas  halaman-halaman  yang  terdiri  dari  informasi  yang berupa data digital memiliki bentuk teks, video, gambar, audio, animasi, dan lain-lain lalu diakses melalui koneksi internet [4] .

## Codeigniter
Codeigniter  menggunakan  metode  pengembangan aplikasi  yang  menghubungkan database dengan Model , View ,  dan Controller dengan  penjelasan  sebagai  berikut. Model berperan sebagai fungsi yang terhubung langsung dengan database sehingga terpisah dengan modul lainnya. View berperan  sebagai  fungsi  untuk  menampilkan  hasil akhir  atau output dalam  format  yang  diberikan  seperti dalam  format  web. Controller berperan  sebagai penghubung antara model dan view [5] .
Bahasa Pemrograman Python Python merupakan bahasa pemrograman interpretatif serta multiguna dengan filosofi perancangan yang berfokus pada tingkatan keterbacaan kode. Python diklaim  selaku  bahasa  yang  mencampurkan  kapabilitas, keahlian,  dengan  sintaksis  kode  yang  sederhana  serta sangat  jelas,  serta  dilengkapi  dengan  fungsionalitas pustaka  standar  yang  besar  dan  komprehensif.  Python ialah salah satu bahasa pemrograman tingkatan besar (high tingkat language) .  Python  dirancang  guna  membagikan kemudahan  untuk programmer lewat  segi  efisiensi  waktu, kemudahan  dalam  pengembangan  serta  kompatibilitas dengan  sistem.  Python  dapat  digunakan  buat  membuat aplikasi standalone (berdiri  sendiri)  serta  pemrograman script [6] .

## Pengolahan Citra
Pengolahan  citra  adalah  proses  pengolahan  piksel piksel di dalam citra digital untuk tujuan tertentu. Berikut ini  adalah  proses  pengolahan  citra.  Terdiri  dari  akuisisi citra atau pengambilan citra, Perbaikan kualitas citra dan proses representative citra [7] .

## Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional  Neural  Network  (CNN) merupakan metode  yang  diterapkan  khusus  untuk  data  berbentuk visual  atau  citra  yang  dapat  menerima input berupa gambar,  menentukan  aspek  atau  objek  apa  saja  dalam sebuah gambar yang bisa digunakan mesin untuk belajar mengenali  dan  membedakan  gambar  satu  dengan  yang lainnya.  CNN  memanfaatkan  proses  konvolusi  dengan menggerakkan  sebuah  kernel  konvolusi  berukuran tertentu  ke  seluruh  gambar  untuk  mendapatkan informasi.  Proses  konvolusi  ini  adalah  pengganti perkalian matriks umum dan digunakan paling tidak pada satu  lapisan  dalam  jaringan.  Dalam  setiap  lapisan konvolusi, kernel atau filter diterapkan pada input gambar untuk  menghasilkan  peta  fitur (feature  map) yang menyoroti  fitur-fitur  tertentu  seperti  tepi,  sudut,  atau tekstur. Proses ini berulang dengan berbagai kernel untuk mengekstraksi berbagai fitur dari gambar.
Dalam  pengenalan  wajah,  CNN  bekerja  dengan memproses  gambar  wajah  melalui  lapisan-lapisan tersebut.  Proses  dimulai  dengan  penerapan  beberapa filter  pada  gambar input untuk  mendeteksi  fitur  dasar. Kemudian,  hasil  dari  lapisan  konvolusi  ini  diperkecil melalui  lapisan pooling .  Setelah  beberapa  kali  proses konvolusi  dan pooling ,  fitur-fitur  yang  telah  diekstraksi dikombinasikan  dalam  lapisan fully  connected untuk membuat  prediksi  apakah  wajah  yang  dikenali  cocok dengan salah satu wajah dalam database . CNN  dilatih  menggunakan dataset yang  berisi gambar-gambar  wajah  yang  telah  diberi  label.  Proses pelatihan  melibatkan forward  propagation di  mana input gambar  diproses  melalui  jaringan  dan backpropagation di mana kesalahan prediksi digunakan untuk memperbarui bobot filter dan parameter lain dalam jaringan. Dengan cara ini, CNN belajar mengenali pola dan fitur yang khas untuk setiap wajah dalam dataset .
Dalam  pengenalan  wajah,  kondisi  pencahayaan sangat  mempengaruhi  akurasi  pengenalan.  Oleh  karena itu,  penting  untuk  memastikan  bahwa  gambar  yang diambil  memiliki  pencahayaan  yang  cukup  baik  untuk mengurangi penurunan akurasi. Setelah proses pelatihan selesai,  model  CNN  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasikan  gambar  wajah  baru  dengan membandingkan fitur-fitur yang diekstraksi dengan fitur- fitur dalam dataset yang telah dilabeli [8] .

## 3. METODE PENELITIAN

## Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini yaitu  penelitian  terapan.  Penelitian  terapan  bertujuan untuk  menerapkan,  mengevaluasi,  dan  menguji  suatu
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1
teori,  lalu  diterapkan  untuk  memecahkan  masalah- masalah praktikal [9] .
Gambar 1 Analisis Sistem Berjalan
Metode Pengumpulan Data Untuk  mencapai  tujuan  penelitian  Metode pengumpulan  data  dilakukan  dalam  memperoleh informasi.  Metode  pengumpulan  data  diperlukan  untuk membuktikan dugaan atau yang di sebut hipotesis secara empiris.  Pada  umumnya  metode  pengumpulan  data merupakan  teknik  atau  cara  untuk  mengumpulkan  data yang di lakukan oleh peneliti.

## Studi Literatur
Pada  tahap  ini,  penelitian  ini  mengambil  data  dari beberapa  jurnal  ilmiah,  buku  dan  artikel  atau  sumber online yang relevan terhadap penelitian ini.

## Obervasi
Pada  tahap  ini,  penelitian  ini  dilakukan  observasi dengan cara datang langsung ke SMKN 1 Talang Padang Kabupaten Tanggamus Provinsi Lampung dan bertemu dengan  Kepala  Sekolah,  Guru,  dan  Karyawan  untuk melihat secara langsung sistem yang berjalan di SMKN 1 Talang Padang.
Wawancara Pada  proses  wawancara  dibagi  menjadi  dua  tahap. Tahap pertama yaitu wawancara kepada Kepala Sekolah SMKN 1 Talang Padang yaitu Bapak Jamnur Hardy S.Pd., M.M. menanyakan sistem absensi yang berjalan SMKN 1 Talang Padang. Kedua, wawancara dengan guru dan staf untuk menggali informasi tentang keseharian menggunakan  sistem  absensi  yang  ada  di  sekolah tersebut.

## Metode Convolution Neural Network
Untuk  mendapatkan  hasil  pengenalan  wajah diperlukan  proses encoded sebelum  di  proses  harus memasukkan  foto  terlebih  dahulu  kedalam dataset lalu kemudian  masuk  pada  proses encoded dan  menghasilkan label nama pengenalan wajah. Untuk mendapatkan hasil wajah asli atau palsu harus  memasukkan dataset terlebih dahulu yang berupa video atau foto wajah yang kemudian di training data tersebut dan dapat membedakan wajah asli atau palsu.

## Analisis Sistem Berjalan
Pada  tahap  ini  penelitian  dilakukan  dengan  cara menganalisis mengenai sistem yang berjalan saat ini. Pada proses absensi karyawan masih melakukan absen dengan cara  tanda  tangan  manual  pada  kertas  yang  telah disediakan.  Lalu  admin  menerima  rekap  absen  berupa kertas  yang  telah  di  tanda  tangani  oleh  karyawan  dan memasukkan  rekap  absen  tersebut  ke  dalam  komputer, sistem  pengenalan  wajah  dapat  mengotomatisasi  dan meningkatkan  akurasi  proses  absensi,  serta  mengurangi kecurangan  yang  sering  terjadi  dalam  sistem  absensi manual.
Gambar  2  merupakan prototype halaman dashboard absensi  wajah  yang  menampilkan  halaman  awal  pada absensi wajah pada tampilan aplikasi karyawan.
Gambar 2 Prototype Halaman Dashboard
Gambar  3  merupakan prototype halaman  tampilan utama  admin  yang  menampilkan  halaman  menu  admin pada  tampilan  halaman  Admin  yang  sudah  melakukan login . Admin  yang  telah  berhasil  melakukan login dapat menampilkan semua data karyawan yang sudah berhasil melakukan  absensi  pada  hari  ini,  karyawan  yang  belum berhasil  absensi  dan  keseluruhan  total  absensi, mengubah  data  karyawan,  menghapus  data  karyawan, melakukan  rekap  absen  dan  dapat  membuat  laporan rekap absen dalam bentuk *.csv.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1
Gambar 3 Prototype Halaman Dashboard

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Deteksi Wajah Asli dan Palsu
Hasil  pengujian  Gambar  4  menampilkan  dapat membedakan  wajah  asli  dan  wajah  palsu.  Wajah  asli biasanya memiliki detail yang lebih halus dan kompleks dibandingkan dengan gambar. Foto mungkin kehilangan beberapa  detail  halus  karena  kompresi  atau  kualitas kamera.  Orang  asli  cenderung  memiliki  gerakan  mikro yang  konstan  (seperti  kedipan  mata,  gerakan  bibir,  dll.) yang sulit ditiru oleh gambar foto.
Gambar 4 Hasil Pengujian Untuk mendapatkan hasil wajah asli atau palsu harus memasukkan dataset terlebih  dahulu  yang  berupa  video atau foto  wajah yang kemudian di training data tersebut dan dapat membedakan wajah asli/palsu.
(1) Input Dataset ; untuk mendapatkan hasil wajah asli atau palsu harus memasukkan dataset terlebih dahulu yang berupa video atau foto wajah yang kemudian di training data  tersebut  dan  dapat  membedakan  wajah  asli  atau palsu.
(2) Membuat Dataset Real/Fake; Foto yang telah di input tersebut  akan  diolah  menjadi  sebuah  potongan- potongan  gambar  yang  nantinya  akan  diolah  menjadi dataset real dan fake . (3)  Proses Training; Dilakukan  untuk  mengetahui akurasi  dan  los  dari dataset yang  kita  buat.  Berikut  hasil training loss and accuracy pada dataset yang telah dilakukan. Gambar 5 merupakan tampilan utama dari aplikasi absensi  wajah  terdapat  tampilan login untuk  admin menajemen  absen,  dan button Mulai  Absen  untuk user karyawan melakukan absensi.
Gambar 6 merupakan gambar pada tampilan menu absensi  yang  telah  berhasil  melakukan  absensi,  pada absensi mendeteksi wajah asli akan menampilkan absensi berhasil dan akan menampilkan data tersebut, dan pada saat  menunjukkan  foto  wajah  atau  wajah  palsu,  maka sistem akan memberikan notifikasi untuk menggunakan wajah asli, dan absensi yang dilakukan gagal akan muncul notifikasi gagal absen.
Gambar  7  merupakan  gambar  pada  tampilan halaman data karyawan pada admin, dimana admin dapat melihat  data  karyawan,  menambahkan  data  karyawan, mengubah data karyawan dan menghapus data karyawan.
Dan  menu  pada  rekap  absen  dapat  menampilkan rekap  absen  pada  data  karyawan,  untuk  pelaporan  data karyawan dan terdapat tombol csv untuk merekap data di simpan dalam bentuk format *.csv.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1

## Gambar 5 Tampilan Sistem Absensi Wajah
Gambar 6 Tampilan Absensi Karyawan
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1
Testing Penelitian  ini  dilakukan  pengujian  terhadap penggunaan  sistem  yang  sudah  dibangun  berupa pengujian  perangkat lunak. Pengujian dilakukan dengan model whitebox testing dan blackbox testing .
Black-box Testing Pada  penelitian  ini  menggunakan black-box  testing sebagai  salah  satu  pengujian  sistem  pada  aplikasi.  Pada
pengujian black-box testing di dalam penelitian ini dilakukan oleh  calon  pengguna  sistem  yaitu  karyawan  SMKN  1 Talang Padang, dan dilakukan percobaan oleh beberapa guru yang ada di sekolah SMKN 1 Talang Padang yaitu Bapak Danar Abidin, Bapak Lasa Saputra, Bapak Andrian Faturrahman  dan  Bapak  Heny  Dharmawan.  Berikut  ini adalah hasil dari pengujian yang dilakukan.
Tabel 1 Hasil Pengujian Black-box A. Kasus dan Hasil Uji dengan Data Valid Data Masukan Data Diharapkan Hasil Sebenarnya Kesimpulan Klik tombol login Username : admin Password : admin Tampilkan dashboard admin dan menampilkan pesan login berhasil! Masuk ke halaman dashboard [√ ] Sukses [   ] Gagal Klik menu data karyawan Tampilkan form tabel data karyawan Ketika di klik menu data data karyawan, kemudian akan tampil form tabel data karyawan [√ ] Sukses [   ] Gagal Klik tombol tambah data Tampilkan form tambah data karyawan Ketika diklik tombol tambah data, kemudian tampil form tambah data karyawan [√ ] Sukses [   ] Gagal Klik tombol simpan Data baru tersimpan dan menampilkan pesan, tambah data karyawan berhasil! Data karyawan baru tersimpan ke dalam database [√ ] Sukses [   ] Gagal Klik tombol ubah Data yang diubah tersimpan dan menampilkan pesan, ubah data berhasil! Data karyawan pada database berubah [√ ] Sukses [   ] Gagal Klik tombol hapus Data akan berhasil dihapus Data berhasil terhapus [√ ] Sukses [   ] Gagal B. Kasus dan Hasil Uji dengan Data Invalid
Klik tombol login
Username : admin
Password : (kosong)
Sistem akan menolak akses login dan menampilkan pesan gagal login , username dan password salah!
Mengisi username dan password salah
[√ ] Sukses [   ] Gagal Salah satu field tidak terisi atau kosong Muncul pesan, harap isi bidang ini Kembali ke text field yang belum diisi/kosong [√ ] Sukses [   ] Gagal

## White-box Testing
White  box  testing adalah  pengujian  yang  didasarkan pada  pengecekan  terhadap  detail  perancangan, menggunakan  struktur  kontrol  dari  desain  program secara  prosedural  untuk  membagi  pengujian  ke  dalam beberapa kasus pengujian.
Berikut inilah adalah rumus dari Cyclomatic Complexity [10] :
(1) Rumus mencari region: V(G) = R
(2) Rumus Cyclomatic Complexity: V(G) = E – N + 2
(3) Rumus mencari predicate: V(G) = P+ 1
Dimana E adalah Jumlah Edge (Panah), N adalah Jumlah Node (Lingkaran), R adalah  Jumlah Region , P adalah Jumlah Predicate .
Cyclomatic Complexity Karyawan Berikut  ini  adalah  perhitungan  dari Cyclomatic Complexity untuk  melihat  kompleksitas  dari  halaman website absensi wajah. Berikut ini adalah perhitungannya:
Region V(G) = R = 3 Predicate V(G) = P + 1 = 1 + 1 = 2 Cyclomatic Complexity V(G) = E – N + 2
= 5 - 5 + 2 = 2
Tabel 2 Path Karyawan Predicate Jalur Proses P1 3-4-4-2 Melakukan Absen
Cyclomatic Complexity Admin
Cyclomatic  Complexity adalah  ukuran  kompleksitas sebuah  program  berdasarkan  struktur  kontrolnya.  Ini diusulkan oleh Thomas J. McCabe pada tahun 1976 dan sering  digunakan  dalam white-box  testing untuk menentukan jumlah jalur independen yang mungkin ada dalam  suatu  program.  Dengan  kata  lain, Cyclomatic Complexity mengukur  banyaknya  keputusan  atau  cabang dalam  kode,  yang  bisa  digunakan  untuk  memahami kompleksitas dan kualitas dari kode tersebut.
Berikut  ini  adalah  perhitungan  dari Cyclomatic Complexity untuk  melihat  kompleksitas  dari  halaman website absensi wajah. Berikut ini adalah perhitungannya:
Region V(G) = R = 6 Predicate V(G) = P + 1 = 6 + 1 = 7 Cyclomatic Complexity V(G) = E – N + 2
= 17 - 12 + 2 = 7
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1
Tabel 3 Path Admin Predicate Jalur Proses P1 2-3-2 Login P2 2-3-4-5 Masuk-Keluar P3 5-6-5-10 Home P4 6-11-6-10 Data Karyawan P5 7-12-7-10 Rekap Absen P6 1-2-3-4-5-6-7-8-9-10-11-12   Seluruh Pre-test dan Post-test
Pada tahap ini dilakukan proses wawancara kepada Waka Kurikulum yang dilakukan di SMK Negeri 1 Talang Padang  mengenai  keadaan  dan  proses  absensi  sebelum adanya sistem dan setelah adanya sistem yang digitalisasi yang dilakukan pada penelitian ini. Hasil dari tahapan ini menjadi  acuan  penelitian  apakah  sistem  absensi menggunakan sistem digitalisasi mampu mempermudah kinerja sistem absensi.
Tabel 4 Hasil Pre-test dengan Waka Kurikulum Pertanyaan Jawaban Bagaimana proses guru/karyawan melakukan absensi? Melakukan absen tanda tangan pada form absen yang telah di sediakan
Untuk proses absensi apakah saat ini masih manual?
Ya, masih manual menggunakan form yang telah di cetak Apakah proses absensi selama ini ada kendala? Karyawan bisa memanipulasi tanda tangan dan kehadiran Sebagai bagian dari waka kurikulum, apakah bapak/ibu bisa memonitor proses absensi yang ada di lapangan? Bisa, Harus datang langsung untuk monitoring Tabel 5 Hasil Wawancara Post-test dengan Waka Kurikulum Pertanyaan Jawaban Bagaimana proses absensi setelah adanya sistem terpadu? Menjadi lebih efektif Apakah dengan ada sistem memudahkan dalam melakukan absensi? Ya Untuk proses absensi apakah saat ini lebih mudah? Ya, menjadi lebih mudah Sebagai waka kurikulum, apakah bapak/ibu bisa memonitor proses absensi yang ada di lapangan? Bisa, tanpa harus datang langsung ke sekolah

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian pengujian deteksi wajah menggunakan Convolution  Neural  Network  (CNN) yang telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa:  (1)Proses absensi berhasil di terapkan menggunakan metode CNN, namun  berpengaruh  terhadap  intensitas  cahaya.  (2) Proses  pengenalan  wajah  dapat  di  kenali  dengan  benar dan  memiliki  akurasi  yang  cukup  baik  menggunakan metode  CNN.  (3)  Proses  deteksi  wajah  asli  dan  palsu menggunakan  metode  CNN  berhasil  namun  dikatakan sensitif,  karena  bergantung  pada  intensitas  cahaya  dan jarak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. Program et al. , “S istem Pengenalan Wajah pada Absensi ,” vol. 11, no. April, pp. 1– 4, 2016.
[2]  R. Y. Endra, A. Cucus, F. N. Afandi, and M. B. Syahputra, “Deteksi Objek Menggunakan Histogram of Oriented Gradient (Hog) Untuk Model Smart Room,” Explor. J. Sist. Inf. dan Telemat. , vol. 9, no. 2, 2018, doi: 10.36448/jsit.v9i2.1075.
[3]  R. Caldelli, L. Galteri, I. Amerini, and A. Del Bimbo, “Optical Flow based CNN for detection of unlearnt deepfake manipulations,” Pattern Recognit. Lett. , vol. 146, pp. 31 – 37, 2021, doi:
10.1016/j.patrec.2021.03.005.
[4]  L. Li, X. Feng, Z. Boulkenafet, Z. Xia, M. Li, and A. Hadid, “An original face anti -spoofing approach using partial Convolutional Neural Network ,” 2016
6th Int. Conf. Image Process. Theory, Tools Appl. IPTA 2016 , no. i, pp. 7 – 12, 2017, doi:
10.1109/IPTA.2016.7821013.
[5] R. N. Anissa and R. T. Prasetio, “Rancang Bangun Aplikasi Penerimaan Siswa Baru Berbasis Web Menggunakan Framework Codeigniter,” J. Responsif
Ris. Sains dan Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 122 – 128, 2021, doi: 10.51977/jti.v3i1.497.
[6]  D. N. Zuraidah, M. F. Apriyadi, A. R. Fatoni, M. Al Fatih, and Y. Amrozi, “Menelisik Platform Digital Dalam Teknologi Bahasa Pemrograman,” Teknois  J. Ilm. Teknol. Inf. dan Sains , vol. 11, no. 2, pp. 1 – 6,
2021, doi: 10.36350/jbs.v11i2.107.
[7] A. Sitohang and I. Taufik, “Pendeteksian Wajah Manusia Pada Citra Digital Menggunakan Template Matching,” J. Teknol. dan Ilmu Komput. Prima , vol. 1, no. 2, pp. 81 – 86, 2018, doi:
10.34012/jutikomp.v1i2.248.
[8]  R. Budiarto Hadiprakoso and I. K. S. Buana, “Deteksi Serangan Spoofing Wajah Menggunakan Convolutional Neural Network ,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 7, no. 3, Dec. 2021, doi: 10.28932/jutisi.v7i3.4001.
[9]  P. D. Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D . Bandung: Alfabeta, 2013.
[10] M. E. Khan, “Different approaches to white box testing technique for finding errors,” Int. J. Softw. Eng. its Appl. , vol. 5, no. 3, pp. 1 – 14, 2011, doi: 10.5121/ijsea.2011.2404.