## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4923

## Implementasi Face Recognition Pada Absensi Karyawan Menggunakan Local Binary Pattern Histogram dan SHA 256 bit
Ellanda Purwawijaya 1 , Roy Nuary Singarimbun 1 , Hendra Pasaribu 2,*
1 Fakultas Teknologi, S-1 Teknologi Informasi, Universitas Battuta, Medan, Indonesia
2 Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, S-1 Teknik Informatika, Universitas Prima Indonesia, Medan, Indonesia Email: 1 ellanda.purwa.wijaya@gmail.com, 2 roy90singarimbun@gmail.com, 3,* hendra_pa1000@unprimdn.ac.id Email Penulis Korespondensi: hendra_pa1000@unprimdn.ac.id
Abstrak− Absensi merupakan suatu kegiatan yang menyatakan kehadiran atau tidaknya seorang karyawan.  Salah satu model teknologi yang digunakan untuk menyatakan kehadiran seorang karyawan yaitu dengan mesin fingerprint. PT Global Andalas Cargotama telah menerapkan sistem absensi karyawan dengan menggunakan fingerprint. Tetapi dalam proses pelaksanaannya, mesin fingerprint memiliki  kelemahan  yaitu  rentan  terhadap  manipulasi,  identifikasi fingerprint yang  sering  terhambat dikarenakan membutuhkan perawatan mesin secara rutin serta rekapitulasi absensi yang masih dilakukan secara manual dan tidak real time. Sistem pengenalan wajah (face recognition) adalah suatu aplikasi untuk mengenali wajah secara real time dan akurat dan dapat diterapkan untuk mengatasi kelemahan mesin fingerprint . Penelitian ini menggunakan metode LBPH (Local Binary  Pattern  Histogram)  dalam  mengenali  wajah  karyawan  ketika  melakukan  absensi,  hal  ini  didasari  oleh  beberapa penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  metode  ini  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dalam  mengenali  wajah. Sedangkan kriptografi SHA256 bit digunakan untuk mengatasi masalah tindakan manipulasi absensi. Hasil pengenalan wajah baik ketika absensi masuk dan absensi pulang akan disimpan pada komputer server secara lokal untuk menyatakan kehadiran karyawan. Hasil pengujian dari penelitian ini diperoleh bahwa aplikasi absensi berhasil mengenali wajah karyawan dengan akurat dengan rata – rata tingkat akurasi 0.9511 dengan memperhatikan parameter pencahayaan ruangan, aksesoris pada wajah dan jarak kamera dengan wajah. Melalui penelitian ini diharapkan dapat mengatasi masalah kelemahan mesin fingerprint dan proses absensi di PT Global Andalas Cargotama menjadi lebih efektif.
Kata Kunci: Absensi; Face Recognition; Kriptografi; SHA256 Bit; Local Binary Pattern Histogram
Abstract− Attendance is an activity that states the presence or absence of an employee. One of the technology models used to express the presence of an employee is a fingerprint machine. PT Global Andalas  Cargotama has implemented an employee attendance system using a fingerprint. However, in the process of implementation, the fingerprint machine has weaknesses that are  vulnerable  to  manipulation,  fingerprint  identification  which  is  often  hampered  due  to  the  need  for  routine  machine maintenance and attendance recapitulation which is still done manually and not in real time. The face recognition system is an application to recognize faces in real time and accurately and can be applied to overcome the weaknesses of the fingerprint machine. This study uses the LBPH (Local Binary Pattern Histogram) method in recognizing employees' faces when doing attendance,  this  is  based  on  several  studies  that  have  been  done  previously,  this  method  has  a  high  level  of  accuracy   in recognizing faces. Meanwhile, SHA256 bit cryptography is used to solve the problem of attendance manipulation. The results of facial recognition both when attendance comes in and attendance goes home will be stored on the server computer locally to state employee attendance. The test results from this study showed that the attendance application was able to recognize the employee's  face  accurately  with  an  average  accuracy  rate  of  0.9511  by  paying  attention  to  the  room  lighting  parameters, accessories on the face and the distance from the camera to the face. Through this research, it is expected to be able to overcome the problem of the weakness of the fingerprint machine and the attendance process at PT Global Andalas Cargotama to be more effective.
Keywords : Attendance; Face Recognition; Cryptography; SHA256 Bit; Local Binary Pattern Histogram

## 1. PENDAHULUAN
PT Global Andalas Cargotama merupakan perusahaan swasta yang bergerak di bidang pengiriman barang (cargo). Untuk  meningkatkan  produktivitas  perusahaan,  maka  PT  Global  Andalas  Cargotama  telah  menerapkan  sistem absensi  karyawan.  Absensi  merupakan  suatu  kegiatan  yang  menyatakan  kehadiran  atau  tidaknya  seorang karyawan[1].  Ada  berbagai  model  teknologi  untuk  menyatakan  kehadiran  seorang  karyawan  yaitu  mesin fingerprint , SMS gateway, RFID, teknologi GPS dan absensi online [2]. Dalam menjalankan kegiatan operasional perusahaan, PT Global Andalas Cargotama telah menggunakan mesin fingerprint untuk melakukan absensi dan perhitungan rekapitulasi absensi karyawan.
Dalam proses pelaksanaan perhitungan absensi karyawan, PT Global Andalas Cargotama selalu mengalami kendala seperti identifikasi sidik jari yang sering terhambat, rekapitulasi absensi yang masih bersifat manual dan tidak real  time serta  sering  terjadinya  manipulasi  absensi  yang  dilakukan  oleh  karyawan[3].  Hal  ini  tentunya menyebabkan produktivitas perusahaan menurun dan perhitungan rekapitulasi absensi selalu mengalami masalah setiap bulannya. Salah satu solusi untuk mengatasi masalah diatas adalah dengan menerapkan sistem pengenalan wajah.  Sistem  pengenalan  wajah (face  recognition) adalah  skema  atau  metode  absensi  yang  menggunakan pengenalan wajah atau pencocokan wajah yang telah terekam sebelumnya dalam sistem[1]. Data pribadi karyawan akan disimpan pada sebuah database, sedangkan wajah setiap karyawan akan direkam dan disimpan pada sebuah komputer server dan dianggap sebagai media aset gambar.
Metode LBPH (Local Binary Pattern Histogram) merupakan salah satu metode sistem pengenalan wajah yang  menggunakan  nilai  biner  histogram  yang  telah  diekstraksi  dari  gambar  wajah  untuk  mendapatkan  nilai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4923
prediksi  dalam  mengenali  si  pemilik  wajah.  Penelitian  sebelumnya  yang  berjudul  “Perancangan  Sistem Pengenalan Wajah untuk Keamanan Ruangan Menggunakan Metode Local Binary Pattern Histogram”, dimana pada penelitian ini jarak terbaik  untuk mengenali wajah adalah kurang dari  0,7 meter dimana intensitas cahaya merupakan  salah  satu  faktor  yang  sangat  mempengaruhi  pengenalan  wajah[4].  Sedangkan  pada  penelitian “Perancangan  Alat  Identifikasi  Wajah  Dengan  Algoritma  You  Only  Look  Once  (YOLO)  Untuk  Presensi Mahasiswa” kualitas gambar dan parameter cahaya merupakan salah satu faktor utama yang menentukan tingkat akurasi  pengenalan  wajah[2].  Pada  kedua  penelitian  tersebut  juga,  belum  menerapkan  sistem  pengamanan  dari aplikasi  pengenalan  wajah,  sehingga  peneliti  menambahkan  teknik  kriptografi  SHA  256  bit  sebagai  kontribusi terbaru pada penelitian ini. Teknik kriptografi SHA 256 bit diterapkan pada kata sandi[5] absensi karyawan setelah proses pengenalan wajah berhasil. Teknik kriptografi ini berguna untuk mengatasi masalah tindakan manipulasi absensi, dimana SHA 256 bit memiliki tingkat pengacakan yang bagus sehingga tahan terhadapa serangan seperti brute force attack.
Aplikasi absensi dilengkapi dengan fitur – fitur seperti data umum berupa data periode, data jabatan, data pendidikan,  data  status  karyawan  dan  data  keterangan  kalender.  Aplikasi  dibangun  dengan  menggunakan framework Django  4.0  dengan  bahasa  pemrograman  Python  3.10.  Django  merupakan  sebauh framework yang menggunakan konsep Model – View – Template (MVT) yang membantu pengembangan sebuah website dengan cepat  dan efektif[6]. Sedangkan bahasa pemrograman Python  merupakan salah satu  bahasa pemrograman yang mendukung konsep machine learning yaitu sistem pengenalan wajah.
Berdasarkan  uraian  masalah  di  atas,  adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  merancang  sebuah  sistem absensi berbasis pengenalan wajah (face recognition) dengan menggabungkan teknik kriptografi SHA256 bit guna menghindari kecurangan atau manipulasi absensi karyawan. Urgensi penelitian ini sangat penting karena dengan adanya sistem absensi ini dapat membantu mengatasi kelemahan mesin fingerprint dan proses absensi di PT Global Andalas Cargotama menjadi lebih efektif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Adapun kerangka kerja dari penelitian ini tampak pada gambar dibawah ini.
Mulai Perancangan Aplikasi Absensi Berbasis Face Recognition Studi Literatur Face Recognition dengan LBPH Identifikasi dan Analisa Masalah Absensi Karyawan Rancangan Topologi Jaringan Aplikasi Absensi Rancangan Website Absensi Karyawan Pengujian Aplikasi Absensi Data Pengujian Selesai Wajah Karyawan Kriptografi SHA 256 bit pada Password Absensi Karyawan Gambar 1 . Kerangka kerja penelitian
Pada gambar diatas menunjukkan bahwasanya penelitian ini diawali dengan pengumpulan data yang akan digunakan selama penelitian baik  itu buku maupun jurnal  terbaru yang berkaitan dengan topik penelitian. Lalu dilanjutkan dengan melakukan identifikasi dan analisa masalah yang terdapat pada PT Global Andalas Cargotama, dimana  perusahaan  ini  selalu  mengalami  masalah  dalam  melakukan  perhitungan  dan  rekapitulasi  absensi karyawan. Selanjutnya peneliti, membuat perancangan aplikasi absensi berbasis face recognition dengan membuat rancangan topologi jaringan dan rancangan absensi karyawan berbasis website dengan menggunakan metode Local Binary Pattern Histogram serta menggunakan library dari  OpenCV yang berbasis bahasa pemrograman Python 3.10.  Pengujian  juga  dilakukan  untuk  menguji  kemampuan  aplikasi  dalam  mengenali  wajah  karyawan  ketika melakukan absensi dan kriptografi SHA 256 bit untuk meningkatkan kemampuan aplikasi absensi yang terletak pada kata sandi (password) absensi karyawan setelah aplikasi berhasil mengenali wajah.

## 2.2 Studi Literatur Face Recognition dengan Metode LBPH
Local  Binary  Pattern  (LBP)  merupakan  salah  satu  deskriptor  untuk  tekstur  paling  baik  dan  banyak  digunakan untuk  berbagai  aplikasi. LBP merupakan metode yang efektif untuk  memberi  deskripsi  tekstur,  memiliki  daya pembeda  akurat  dan  memilikki  toleransi  yang  baik  terhadap  perubahan grayscale monotonic.    Rumus    dasar menghitung LBP dapat  dilihat  pada  persamaan 1[7].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4923
𝐿𝐵𝑃(𝑥 𝑐 , 𝑦 𝑐 ) = ∑ 𝑆(𝐼 𝑝 −  𝐼 𝑐 ) 7 𝑛=0 2 𝑛 (1)
dimana  fungsi g(x) didefinisikan  sebagai berikut :
𝑔(𝑥) =   { 0, 𝑥 < 0
1, 𝑥  ≥ 0
(2)
Keterangan : 𝐿𝐵𝑃(𝑥 𝑐 , 𝑦 𝑐 ) :  nilai LBP pada pixel pusat I p
:  nilai dari pixel tetangga I c
:  nilaidari pixel pusat
n
:  jumlah pixel tetangga
Bentuk  paling  dasar  dari  LBP  menggunakan  nilai  dari  pixel  pusat  sebagai threshold pada  3x3  pixel tetangga.  Operasi threshold akan  membuat  pola  biner  yang merepresentasikan  karakter  tekstur.  Operator  dasar LBP ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 2 . Operator Dasar LBP
Local  Binary  Pattern  Histogram  (LBPH)  adalah  salah  satu  dari  metode  yang  terkenal  dalam  mengenali sebuah objek. LBPH mampu mengenali wajah dari depan dan dari samping[4]. Dalam hal ini, cara yang digunakan adalah  membedakan  objek  dengan background .  Local  Binary  Pattern  Histogtram  (LBPH)  adalah  sebuah kombinasi algoritma antara LBP dengan Histogram of Oriented Gradients (HOG). Citra wajah yang diambil secara real  time menggunakan webcam akan  dibandingkan  dan  dicocokan  menggunakan  histogram  yang  sudah diekstraksi dengan citra wajah yang ada pada database [8]. Berikut tahapan-tahapan pada algoritma Local Binary Pattern Histogram (LBPH) [9]:
1. Parameters :
LBPH memiliki 4 (empat) parameter yaitu : radius, neighbors, grid x dan grid y.
2. Melakukan training terhadap algoritma
Bertujuan agar proses face recognition kian terus membaik. Proses training dilakukan dengan cara membaca dataset dan dibuatkan model training.
3. Penerapan operasi LBP
Langkah komputasi  dari  LBPH dengan membuat  gambar menengah yang akan mengambarkan gambar asli dengan cara yang lebih baik dalam menangani karakteristik wajah.

## Gambar 3 . Operasi LBP
4. Ekstrasi histograms
Pada tahapan ini, gambar yang sudah di buat di generated akan dibuatkan menjadi beberapa grid yaitu grid x dan grid y.
Gambar 4 . Proses ekstraksi histogram[9]
5. Proses pengenalan wajah
Langkah berikutnya adalah memberikan input data gambar uji yang harus melalui semua proses di  tahapan sebelumnya lalu dibandingkan nilai kedekatannya dengan setiap histogram dari dataset hasil training . OpenCV  (Open  Computer  Vision)  adalah  sebuah  API (Application  Programming  Interface)  yang  sudah sangat familiar pada pengolahan citra (computer vision). Computer Vision memungkinkan komputer dapat melihat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4923
seperti manusia[10]. Beberapa pengimplementasian dari computer vision adalah face recognition, face detection, face/object tracking, road tracking , dan lain-lain.
2.3 Studi Literatur SHA 256 bit
SHA-256 dirancang oleh The National Institute of Standards and Technology (NIST) pada tahun 2002. SHA-256 menghasilkan message digest dengan panjang 256 bit[11]. SHA-256 merupakan salah satu fungsi hash satu arah, karena tidak mungkin menemukan pesan dari message digest yang dihasilkan. SHA digunakan untuk menghitung message digest dari pesan atau file data yang disediakan sebagai input. Pesan atau file dianggap sebagai kumpulan bit-bit. Fungsi utama SHA-256 dapat dilihat pada dibawah ini.
Gambar 5 . Fungsi utama SHA-256

## 2.4 Rancangan Topologi Jaringan Aplikasi Absensi
Aplikasi  absensi  ini  berjalan  pada  jaringan Local  Area  Network (LAN) .  Hal  ini  bertujuan  untuk  memudahkan pengambilan  data  absensi  karyawan. Server adalah  perangkat  yang  berfungsi  menyediakan  layanan,  data  atau informasi  kepada client. Pada  aplikasi  ini, server bertugas  untuk  melakukan  penyimpanan  data  berupa database [12] dan dataset berupa kumpulan wajah karyawan. File wajah karyawan disimpan dalam citra grayscale. Sedangkan  topologi  jaringan  dari  aplikasi  absensi  yang  dibangun  oleh  peneliti  seperti  tampak  pada  gambar dibawah ini.
Komputer Server Switch LAN
Komputer PC Webcam
Gambar 6 . Topologi Jaringan Dari Aplikasi Absensi

## 2.4 Rancangan Aplikasi Absensi dengan Metode LBPH
Berikut ini adalah perancangan dari aplikasi absensi dengan menggunakan metode LBPH:
a. Perancangan UML (Unified Modeling Language)
Pada perancangan UML ini, peneliti membagi beberapa bagian yaitu Data Umum, Transaksi, Absensi. Bagian ini nantinya akan digunakan untuk membangun aplikasi absensi berbasis face recognition. Adapun use case diagram yang menggambarkan interaksi dari aplikasi absensi berbasis face recognition ini dengan aktor[13] atau user adalah sebagai berikut.
Beranda Transaksi Status Karyawan Tentang Program Data Umum Periode Pendidikan Jabatan «uses» «uses» «uses» «uses» Kalender Absensi Karyawan Deteksi Wajah Dataset «uses» «uses» «uses» «uses» Admin Aplikasi Absensi Berbasis Face Recognition Keterangan Kalender «uses» Abensi Laporan Absensi Data Mentah Rekap Absensi Absensi Karyawan «uses» «uses» «uses» «uses» Employee
Gambar 7 . Use Case Diagram Aplikasi Absensi Berbasis Face Recognition
b. Perancangan Blok Diagram Face Recognition
Berdasarkan Gambar 8, perancangan ini dibagi menjadi beberapa bagian yaitu:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4923
1. Pada bagian input, data karyawan dan password harus dimasukkan terlebih dahulu dan password ini akan melalui proses hashing SHA256 bit dan disimpan dalam database . Lalu  aplikasi  akan membuat dataset dari  wajah  karyawan  dengan  menggunakan webcam ;  proses  data training dilakukan  untuk  proses pengenalan wajah.
2. Pre-processing adalah tahapan cropping citra wajah pada area yang mencirikan wajah yang meliputi batas atas alis sampai bawah bibir/atas dagu. Selanjutnya citra diubah ke dalam citra grayscale [8].
3. Processing adalah tahapan mengekstrak ciri/informasi dari objek di dalam citra wajah yang ingin dikenali / dibedakan dengan citra wajah yang lain dengan menggunakan metode Local Binary Pattern Histrogram.
4. Pada bagian output merupakan hasil pengujian dari face recognition yaitu apakah wajah berhasil dikenali atau  tidak.  Jika  aplikasi  berhasil  mengenali  wajah  maka  akan  pengguna  akan  masuk  ke  halaman  untuk memasukan password . Password tersebut akan melalui proses pencocokan nilai hashing SHA 256 bit yang tersimpan dalam database.
Pre-Processing Webcam Dataset Data Training Croping Citra Gambar Grayscaling Wajah Hashing Password SHA256 bit Input Processing Local Binary Pattern Histogram (LBPH) Output Identifikasi Wajah Database Input Password dan cek Hashing Password Data Karyawan Password Gambar 8 . Blok Diagram Face Recognition
c. Perancangan website absensi
Berikut ini merupakan kerangka dari perancangan aplikasi absensi yang dibangun berbasis website.
Mulai Perancangan UI/UX Membuat Kode Program Pengujian Aplikasi Absensi Selesai
Gambar 9 . Perancangan website absensi
Adapun tahapan-tahapan perancangan ini berdasarkan pada Gambar 9 yaitu:
1. Perancangan User Interface (UI)/User Experience (UX) merupakan perancangan tampilan user interface dari  aplikasi  absensi  yang  dibangun  menggunakan  bantuan  dari bootstrap  5 , javascript, dan  lain-lain. Perancangan  ini  merupakan  acuan  bagi  programmer  dalam  merancang  atau  membangun  aplikasi  secara real [14].
2. Membuat  kode  program:  kode  program  dibangun  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  3.10  dan Django  4.0  ( framework web Python  yang  membuat  pengembangan website dengan  cepat[15])  dengan menggunakan database sqlite3.
3. Pengujian  aplikasi  absensi:  pengujian  seluruh  menu  yang  ada  pada website baik  pada  Data  Umum, Transaksi  dan  Absensi. Selanjutnya website berhasil  jika  seluruh fitur  yang  terdapat  pada wesbite dapat berfungsi dan berjalan dengan baik.

## 2.6 Pengujian Aplikasi Absensi
Berikut ini merupakan flowchart atau penyajian visual aliran data[16] melalui pengujian aplikasi absensi ini.
Mulai Absensi Berhasil ? Simpan Absensi Masuk/Pulang
Selesai Karyawan Absensi Masuk/Pulang
Gambar 10 . Pengujian aplikasi absensi
Adapun tahapan-tahapan perancangan ini berdasarkan pada Gambar 10 yaitu:
1. Karyawan  absensi  masuk/pulang:  pada  bagian  ini  karyawan  melakukan  absensi  masuk/pulang  pada komputer  PC  yang  telah  disediakan  PT  Global  Andalas  Cargotama  serta  mengarahkan  wajahnya  ke webcam dengan jarak kurang dari 50 cm. Jika aplikasi berhasil mengenali wajah karyawan maka karyawan akan diarahkan ke halaman penginputan password absensi.
2. Jika password absensi yang diinput benar maka absensi masuk/pulang disimpan ke dalam database.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4923

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi
1. Halaman Transaksi – List Karyawan
Pada  bagian  ini,  pengguna  dengan  peran  sebagai  administrator  atau  admin  dapat  melakukan  transaksi  tambah, ubah dan menampilkan detail maupun seluruh data karyawan.
Gambar 11 . Halaman Transaksi - List Karyawan
2. Halaman Transaksi – List Dataset
Pada  bagian  ini,  pengguna  dengan  peran  sebagai  administrator  atau  admin  dapat  melakukan  transaksi  melihat secara keseluruhan dataset maupun berdasarkan nama dari karyawan. Pada Gambar 12.(a) merupakan halaman yang berisi seluruh dataset pada aplikasi absensi. Pada bagian ini setelah data pribadi diinput ke dalam aplikasi, maka administrator atau admin harus membuat dataset dari masing – masing karyawan. Sedangkan pada Gambar 12.(b) adalah  proses  penginputan dataset dari  masing  –  masing  karyawan. Gambar  12.(c) merupakan  proses dimana  aplikasi  sedang  melakukan  perekaman  wajah  ke  dalam  komputer server sebagai dataset .  Jika  proses perekaman berhasil maka akan menghasilkan 50 wajah yang berbeda posisinya serta mengelompokkan dataset berdasarkan  id  pada  model  Employee.  Hal  ini  bertujuan  untuk  memudahkan  pencarian dataset karyawan  dan membuat  aplikasi  menjadi  lebih  baik  dalam  hal  pengelompokan  data  seperti  yang  ditampilkan  pada Gambar 12.(d).
Gambar 12.(a). Halaman Transaksi - List Dataset
Gambar 12.(b). Halaman Transaksi - Input Dataset
Gambar 12.(c). Aplikasi sedang merekam wajah Gambar 12.(d). Halaman Transaksi - Info Dataset 3. Halaman Transaksi – Deteksi Wajah – Training Dataset
Pada  bagian  ini,  pengguna  dengan  peran  sebagai  administrator  atau  admin  dapat  melakukan  transaksi training dataset . Kumpulan data wajah yang terdapat pada komputer server akan dilakukan training yang bertujuan untuk mengenali wajah-wajah yang ada[6].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4923
4. Halaman Absensi – List Data Mentah Absensi
Pada  bagian  ini,  pengguna  dengan  peran  sebagai  administrator  atau  admin  dapat  melakukan  transaksi menampilkan baik secara detail maupun keseluruhan list data mentah absensi. Pada Gambar 14.(a) merupakan halaman dari list data mentah absensi yang diurutkan berdasarkan periode. Sedangkan Gambar 14.(b) merupakan halaman  detail  dari  suatu  periode  list  data  mentah  absensi  yang  menampilkan  informasi  mentah  absensi  pada periode 2208 atau bulan Agustus 2022.
Gambar 14 . (a) Halaman Absensi – List Data Mentah
Absensi Gambar 14.(b) Halaman Absensi – Info Data Mentah Absensi Periode 202208 5. Halaman Absensi Masuk dan Absensi Pulang
Pada bagian ini, pengguna yaitu karyawan dapat melakukan absensi  masuk dan absensi  pulang. Pada Gambar 15.(a) merupakan halaman utama untuk melakukan absensi masuk dan absensi pulang. Karyawan cukup menekan tombol masuk atau pulang maka pengguna akan diarahkan ke halaman absensi masuk atau absensi pulang. Jika karyawan menekan tombol  absensi  masuk maka  akan masuk ke halaman  absensi  masuk  seperti pada Gambar 15.(b). Pada Gambar 15.(b) , karyawan juga harus menekan tombol Deteksi Wajah untuk melakukan perekaman absensi  masuk  sehingga  ketika  aplikasi  melakukan  proses  pengenalan  wajah  seperti  pada Gambar  15.(c). Jika aplikasi  berhasil  mengenali  wajah  maka  akan  menampilkan  pesan  di  sekitaran  kotak  dengan  pesan  “Wajah dikenali” seperti tampak pada Gambar 15.(c).
Gambar 15 . (a) Halaman Absensi Masuk dan Absensi
Pulang Gambar 15 . (b) Halaman Absensi Masuk
Gambar 15 . (c) Aplikasi sedang melakukan pengenalan wajah dan berhasil mengenali wajah
Gambar 15 . (d) Halaman Input Kata Sandi setelah berhasil mengenali wajah
Setelah aplikasi berhasil mengenali wajah maka karyawan akan diarahkan ke halaman form memasukkan kata sandi absensi, dimana kata sandi ini sudah mengalami proses hashing dengan teknik kriptografi SHA 256 bit. Jika  karyawan  memasukkan  kata  sandi  absensi dengan  benar  maka  akan  diarahkan  ke  halaman  seperti  pada Gambar 16 yang menyatakan perekaman absensi masuk atau absensi pulang berhasil direkam dan disimpan ke dalam database di komputer server.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4923
Gambar 16. Halaman Absensi Masuk sedang melakukan perekaman absensi masuk

## 3.2 Pengujian Aplikasi
Untuk pengujian akurasi face recognition (pengenalan wajah) adalah dengan membagi test/sampel yang berhasil dengan  jumlah  sampel  percobaan  selanjutnya  dikali  dengan  100%.  Adapun  yang  menjadi  parameter  pengujian adalah jarak wajah ke webcam dengan jarak 40 cm dan 50 cm, serta pencahayaan ruangan dengan kondisi terang dan redup.
Tabel 1. Hasil Pengujian Aplikasi No  Nama Karyawan Jarak (cm) Cahaya Akurasi Jarak (cm) Cahaya Akurasi 40 50 1 Ellanda Purwa Wijaya Berhasil Terang 0.9667 Berhasil Terang 0.9333 2  Hendra Pasaribu Berhasil Terang 0.9667 Berhasil Terang 0.9333 3  Bernard - Berhasil Terang 0.9667 Berhasil Redup 0.8667 4  Lina Hutabarat Berhasil Redup 0.9333 Berhasil Redup 0.9000 5  Elzha Pratita Wijaya Berhasil Redup 0.9333 Berhasil Terang 0.9333 6  Sri Rahayu Berhasil Terang 0.9667 Berhasil Terang 0.9333 7  Murin Lestari Berhasil Redup 0.9333 Berhasil Terang 0.9333 8  Rizqa Ananda Berhasil Redup 0.9333 Berhasil Terang 0.9667 9  Susandi Berhasil Redup 0.9333 Berhasil Terang 0.9667 10  Dwi Berhasil Terang 0.9667 Berhasil Redup 0.9000 11  Junaidi Berhasil Terang 0.9667 Berhasil Redup 0.9333 12  Rina Berhasil Terang 0.9667 Berhasil Redup 0.9333 13  Syarini Berhasil Terang 0.9667 Berhasil Redup 0.9333 14 Emil Kesuma Diwijaya Berhasil Redup 0.9333 Berhasil Terang 0.9667 15  Ega Triwi Wijaya Berhasil Redup 0.9333 Berhasil Terang 0.9667 Rata-rata 0.9511 0.9333
Dari hasil pengujian aplikasi diatas terdapat 15 sampel wajah karyawan yang telah dilakukan proses face recognition pada satu periode kerja atau satu bulan, dengan rata-rata akurasi sebesar 0.9511 dengan jarak wajah ke webcam 40 cm dan rata-rata akurasi 0.9333 dengan jarak wajah ke webcam 50 cm. Proses pendeteksian dan pengenalan objek wajah dilakukan secara real time [17] . Pencahayaan ruangan baik dalam kondisi terang maupun redup juga mempengaruhi  proses pengenalan wajah (face recognition). Sedangkan sebagai  bahan evaluasi  dari aplikasi, aksesoris di wajah seperti masker, kacamata, anting pada telinga juga perlu diperhatikan ketika aplikasi mengenali wajah karyawan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi absensi berbasis face recognition dengan menggunakan metode LBPH (Local Binary Pattern Histogram) dan kriptografi SHA256 bit  dapat  berjalan  dengan  baik  dan  berhasil  mengenali  wajah  karyawan.  Proses  pengenalan  wajah  karyawan dipengaruhi oleh beberapa parameter yaitu jarak antara webcam dengan wajah karyawan harus kurang dari 50 cm, membutuhkan  pencahayaan  ruangan  yang  baik,  tidak  menggunakan  aksesoris  di  wajah  seperti  masker  dan kacamata. Pengujian akurasi aplikasi absensi menggunakan ± 15 sample wajah karyawan dan menunjukan hasil akurasi  sebesar  0.9511  dengan  jarak  wajah  ke webcam sebesar  40  cm.  Disamping  itu  berdasarkan  beberapa penelitian sebelumnya, terbukti bahwa metode LBPH (Local Binary Pattern Histogram) memiliki tingkat akurasi yang baik dalam mengenali wajah secara real time. Sedangkan saran penelitian ke depannya adalah pengembangan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4923
aplikasi  absensi  berbasis face  recognition dapat  dikembangkan  dengan  menggunakan  Arduino  dengan memanfaatkan internet of things.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penelitian  ini  didukung  oleh  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Battuta  dan  dan  Lembaga  Penelitian  dan Pengabdian Masyarakat  (LPPM) Universitas Battuta  serta Fakultas  Teknologi dan Ilmu  Komputer Universitas Prima Indonesia dan Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Universitas Prima Indonesia serta dibiayai  oleh  Direktorat  Riset  dan  Pengabdian  Masyarakat,  Direktorat  Jenderal  Penguatan  Riset  dan Pengembangan Kementerian Riset, Teknologi dan Pendidikan Tinggi.

## REFERENCES
[1]  M.  Fuadi,  U.  Darusalam,  and  A.  Kusuma  Whardana,  “Face  Recognition  Menggunakan  OpenCV  Dengan  Bahasa Pemograman  Python  OOP  Untuk  Sistem  Presensi  Rumah  Sakit,” Journal  of  Artificial  Intelligence  and  Innovative Applications , vol. 2, no. 3, pp. 218–224, 2021.
[2]  I. Salamah, M. R. A. Said, and S. Soim, “Perancangan Alat Identifikasi Wajah Dengan Algoritma You Only Look Once (YOLO) Untuk Presensi Mahasiswa,” Jurnal Media Informatika , vol. 6, no. 3, pp. 1492–1500, 2022.
[3]  A.  LinovHR,  “5  Kelemahan  Fingerprint  yang  Menghambat  Absensi  Karyawan,” https://www.linovhr.com: https://www.linovhr.com/kelemahan-fingerprint/ , Jan. 28, 2021.
[4]  Sunardi,  A.  Yudhana,  and  M.  Alwi  Talib,  “Perancangan  Sistem  Pengenalan  Wajah  untuk  Keamanan  Ruangan Menggunakan Metode Local Binary Pattern Histogram,” Jurnal Teknologi Elektro , vol. 12, no. 2, pp. 123–129, 2022.
[5]  Sulastri  Santi  and  Defi  Mahadji  Putri  Riana,  “Implementasi  Enkripsi  Data  Secure  Hash  Algorithm  (SHA-256)  dan Message Digest Algorithm (MD5) pada Proses Pengamanan Kata Sandi Sistem Penjadwalan Karyawan,” Jurnal Teknik Elektro , vol. 10, no. 2, pp. 70–74, 2018.
[6]  M. T. Susitanto, S. Sakinah, and M. A. Haris, “Implementasi face detection dan recognition menggunakan python dengan numpy dan opencv menggunakan metode haar-cascade dan lbph (local binary pattern histogram),” Jurnal Teknik , vol. 14, no. 1, 2021.
[7]  A. Ahmed, J. Guo, F. Ali, F. Deeba, and A. Ahmed, “LBPH based improved face recognition at low resolution,” in 2018 International Conference on Artificial Intelligence and Big Data, ICAIBD 2018 , 2018. doi: 10.1109/ICAIBD.2018.8396183.
[8]  A. W. Wibowo, A. Karima, Wiktasari, A. Yobioktabera, and S. Fahriah, “Pendeteksian dan Pengenalan Wajah Pada Foto Secara Real Time Dengan Haar Cascade dan Local Binary Pattern Histogram,” JTET (Jurnal Teknik Elektro Terapan) , vol. Vol. 9 No., 2020.
[9]  Andri Nugraha Ramdhon and Fadly Febriya, “Penerapan Face Recognition Pada Sistem Presensi,” Journal of Applied Computer Science and Technology , vol. 2, no. 1, 2021, doi: 10.52158/jacost.v2i1.121.
[10] Sutarti, S. Samsuni, and I. Asseghaf, “Sistem Keamanan Rumah melalui Pengenalan Wajah Menggunakan Webcam dan Library Opencv Berbasis Raspberry Pi,” Jurnal Dinamika Informatika , vol. 8, no. 2, 2019.
[11] H. Sembiring, F. Y. Manik, and T. Zaidah, “Penerapan Algoritma Secure Hash Algorithm (SHA) Keamanan Pada Citra,” MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) , 2019, doi: 10.54367/means.v4i1.316.
[12] Robith Adani Muhammad, “Server: Pengertian, Fungsi, Jenis, Cara Kerja dan Manfaat,” https://www.sekawanmedia.co.id/blog/pengertian-server/ , Jan. 06, 2021.
[13] F. Sunarya and C. Hardyanto, “Implementasi Face Recognition Dan Global Positioning System Pada Sistem Presensi Di Desa Mekarjati Kab Indramayu Berbasis Mobile,” JUPITER :Jurnal Penelitian Mahasiswa Teknik Dan Ilmu Komputer , vol. 1, no. 2, pp. 52–60, 2021.
[14] A. Purnomo, “Pengembangan User Experience (UX) Dan User Interface (UI) Aplikasi Ibeauty Berbasis Android,” JSTIE (Jurnal Sarjana Teknik Informatika) (E-Journal) , vol. 6, no. 3, 2018.
[15] H. Sabita, R. Herwanto, Y. Syafitri, and B. Dwi Prasetyo, “Pengembangan Aplikasi Akreditasi Program Studi Berbasis Framework Django,” Jurnal Informatika , vol. 22, no. 1, pp. 33–37, 2022.
[16] Suanda, “Sistem Informasi Absensi Pegawai Berbasis Web Pada Kantor Kelurahan Sako Palembang,” Jurnal Sigmata , vol. 7, no. April, 2019.
[17] B.  Santoso  and  R.  P.  Kristianto,  “Implementasi  Penggunaan  OpenCV  Pada  Face  Recognition  Untuk  Sistem  Presensi Perkuliahan Mahasiswa,” SISTEMASI , vol. 9, no. 2, 2020, doi: 10.32520/stmsi.v9i2.822.