Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.2218 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 593-600 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## APPLICATION OF MULTI-TASK CASCADED CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ALGORITHM IN SCHOOL SUPERVISOR ATTENDANCE SYSTEMS IN THE FIELD OF COMPUTER VISION
Gladly C. Rorimpandey 1 , Sondakh Agnes Intan *2 , Quido C. Kainde 3
1,2,3 Informatics Engineering, Engineering Faculty, Universitas Negeri Manado, Indonesia Email: 1 gladlycrorimpandey@unima.ac.id , 2 20210126@unima.ac.id , 3 quidokainde@unima.ac.id
(Article received: June 5, 2024; Revision: June 14, 2024; published: August 21, 2024)

## Abstract
The  attendance  system  used  by  the  Education  Department  can  be  said  to  be  still  manual.  Where  they  use  the Timestamp  application  to  take  photos.  Where  the  application  only  takes  faces  without  detecting  the  face. Therefore,  researchers  created  a  face  detection  presence  system  by  applying  the  Multi-Task  Cascaded Convolutional  Neural  Network  algorithm  using  the  face-api.min.js  library  for  the  face  detection  process.  The aim  of  this  research  is  to  make  it  easier  for  school  supervisors  to  manage  attendance,  so  they  can  provide accurate  information.  Then,  based  on  the  research  results,  a  face  detection  and  location  detection  system  for school  supervisors  was  successfully  developed  using  the  Multi-Task  Cascaded  Convolutional  Neural  Network (MTCNN)  algorithm.  From  the  results  of  tests  carried  out  using  a  dataset  of  140  images  from  28  people  with different photos taken (face view, top view, bottom view, left side view, right side view). Test results on the facial presence  detection  system  using  the  MTCNN  (Multi-Task  Cascaded  Convolutional  Neural  Network)  algorithm succeeded in detecting faces by 100%.
Keywords : face detection,  face recognition, library, MTCNN, presence system.

## PENERAPAN ALGORITMA MULTI-TASK CASCADED CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA SISTEM PRESENSI PENGAWAS SEKOLAH DI BIDANG COMPUTER VISION

## Abstrak
Sistem  presensi  yang  digunakan  di  Dinas  Pendidikan  yang  bisa  dikatakan  masih  manual.  Dimana  mereka menggunakan  aplikasi  Timestamp  untuk  pengambilan  foto.  Dimana  aplikasi  tersebut  hanya  mengambil  wajah tidak dengan mendeteksi wajah tersebut. Oleh karena itu peneliti membuat Sistem Presensi deteksi wajah dengan menerapkan Algoritma Multi-Task Cascaded Convolutional Neural Network dengan menggunakan library face- api.min.js untuk proses deteksi wajah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memudahkan pengelola presensi Pengawas Sekolah, sehingga dapat memberikan informasi secara akurat. Kemudian berdasarkan hasil penelitian, sistem  presensi  pendeteksi  wajah  dan  lokasi  pengawas  sekolah  menggunakan  Algoritma  Multi-Task  Cascaded Convolutional  Neural  Network  (MTCNN)  telah  berhasil  di  kembangkan  dengan  benar.  Dari  hasil  pengujian yang dilakukan menggunakan dataset sebanyak 140 citra dari 28 orang dengan pengambilan foto yang berbeda- beda (tampak muka, tampak atas, tampak bawah, tampak samping kiri, tampak samping kanan). Hasil pengujian dalam  sistem  presensi  deteksi  wajah  menggunakan  Algoritma  MTCNN  (Multi-Task  Cascaded  Convolutional Neural Network) berhasil melakukan deteksi wajah sebesar 100%.
Kata kunci : face detection, face fecognition, library, MTCNN, sistem presensi

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan teknologi informasi dapat memudahkan  pelaksanaan  dan  memungkinkan berbagai tugas diselesaikan dengan cepat, andal, dan akurat guna meningkatkan produktivitas [1]. Karena teknologi informasi memiliki begitu banyak manfaat,  maka  penitng  untuk  mengintegrasikannya ke  dalam  aktivitas  sehari-hari  di  era  digital  ini.
Dengan  memanfaatkan  kompleksitas  inovasi  data, kita  dapat  melakukan  banyak  hal  secara  praktis dalam  waktu  singkat  [2].  Digitalisasi  sendiri merupakan suatu proses perubahan yang terkomputerisasi  dengan  memanfaatkan  inovasi yang  dimodernisasi  untuk  membuat  pekerjaan manusia  menjadi  lebih  mudah.  Salah  satu  inovasi komputerisasi  yang  saat  ini  sedang  hangat

## 594
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 593-600
dibicarakan  adalah  kecerdasan  buatan  (Artificial Intelligence).  Inovasi  ini  pada  dasarnya  dapat diartikan  sebagai  kapasitas  spesifik,  misalnya  orang yang  dimaksudkan  untuk  berkomunikasi  dengan dunia  sebagai  sistem  komputer  [3].  Salah  satunya penerapan di bidang computer vision.
Computer  vision  adalah  kemajuan  inovatif yang dapat berinteraksi, membedah dan mengidentifikasi gambar dan kemudian mengubahnya  menjadi  data  untuk  kerangka  kerja untuk menentukan pilihan. Sebenarnya, cabang ilmu ini  mempelajari  masalah-masalah  yang  berkaitan dengan  membantu  komputer  dalam  "melihat"  dan mengidentifikasi  data  penting  yang  ada  dalam sebuah  gambar  atau  video  [4].  Oleh  karena  itu, inovasi computer vision diramaikan dengan kemampuan  mata  alami  untuk  melihat  suatu  objek menjadi  data  yang  dapat  ditangani  dalam  sistem komputer.  Computer  vision  adalah  ilmu  yang memungkinkan  komputer  melihat  objek  yang tertangkap kamera. Computer  Vision  adalah perpaduan antara penanganan gambar dan pengenalan contoh. Computer vision yang digabungkan  dengan  kekuatan  otak  buatan  manusia sebenarnya  ingin  membuat  kerangka  wawasan visual.  Computer  vision  adalah  bidang  pemeriksaan yang  berencana  memanfaatkan  gambar  atau  gambar untuk  mengambil  pilihan  yang  berguna  dalam memahami  objek  dan  keadaan  sebenarnya.  Salah satunya di bidang presensi di lingkungan dinas.
Sistem presensi merupakan kumpulan informasi partisipasi sebagai ciri kegiatan pengungkapan  dalam  suatu  organisasi.  Absensi disusun  dan  dikoordinasikan  dengan  tujuan  agar tidak  sulit  untuk  dilacak  dan  digunakan  bila diperlukan oleh individu yang terlibat erat [5].
Sistem  presensi  yang  digunakan  di  Dinas Pendidikan  yang  bisa  dikatakan  masih  manual. Dimana  mereka  menggunakan  aplikasi  Timestamp untuk  pengambilan  foto.  Aplikasi  Timestamp didesain  khusus  untuk  foto  dan  memiliki  fitur geotagging  yang  menunjukkan  lokasi  berdasarkan keberadaan  pengguna.  Dikatakan  sangat  bagus karena  dapat  menentukan  lokasi  pengguna  secara akurat  dan  hanya  kompatibel  dengan  smartphone Android.  Dalam  pengambilan  presensi  online mereka  manggunakan  google  form  sebagai  daftar hadir,  dengan  cara  mereka  mengambil  foto  melalui aplikasi Timestamp kemudian foto tersebut dipindahkan di google form melalui link yang sudah dikirimkan  melalui  grup  whatsapp,  selanjutnya daftar  hadir  dikirim  melalui  google  form.  Dengan pengambilan  presensi  menggunakan  google  form ada  juga  yang  tidak  mengirimkan  bukti  kehadiran berupa  foto  hanya  mengisi  nama  dengan  tempat sekolah  binaan  yang  ditugaskan  oleh  mereka,  itu terjadi karena kelalaian dari pengawas tersebut yang sering  lupa  disebabkan  sudah  tidak  memperhatikan sistem mengenai pengambilan presensi. Hal ini yang mengakibatkan  mereka  membutuhkan  waktu  yang
lama dalam  melakukan perekapan kehadiran, belum lagi  daftar  hadir  yang  menggunakan  kertas  yang dilakukan  oleh  pengawas  dalam  pengambilan  daftar hadir  di  Dinas  Pendidikan.  Itu  yang  terjadi  pada pengambilan  daftar  hadir  dari  pengawas  pendidikan Minahasa.  Untuk  itu  peneliti  akan  memakai algoritma  Multi-Task  Cascaded  Convolutional Neural  Network  sebagai  penyelesaian  dari  masalah tersebut.
Algoritma Multi-Task Cascaded Convolutional Neural Network ini adalah algoritma yang bervariasi dengan metode Deep Convolutional Neural Network yang dipakai untuk mengukur kemiripan wajah atau memeriksa  kemiripan  menggunakan  fitur  tersebut untuk  mengenali  dan  mendeteksi  wajah.  Menurut Lilis  Setyowati  dan  Vista  Sasmita  Padmanagara yang  melakukan  penelitian  terkait  algoritma  Multi- Task  Cascaded  Convolutional  Neural  Network (MTCNN),  aplikasi  sistem  pencatatan  kehadiran siswa berbasis wajah berhasil dikembangkan dengan menggunakan algoritma MTCNN. Deteksi kategorisasi  gambar  aplikasi  absensi  siswa  pada gambar digital menggunakan MTCNN menghasilkan  model  dengan  tingkat  akurasi  93% hingga  96%  [6].  Peneliti  menggunakan  algoritma tersebut  karena  kemampuannya  dalam  mendeteksi wajah dengan akurat, dimana MTCNN  memberikan solusi  deteksi  wajah  yang  andal  dan  dapat disesuaikan  dengan  berbagai  kebutuhan  sistem, salah satunya yaitu pada sistem presensi.
Tujuan  dilaksanakannya  penelitian  ini  adalah untuk  mengembangkan  sistem  presensi  pendeteksi wajah  dan  lokasi  pengawas  sekolah  dengan menggunakan  algoritma  MTCNN  dan  untuk menyelesaikan masalah terkait pengambilan presensi.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  adalah  proses  sistematis yang  dilakukan  oleh  peneliti  untuk  mempelajari beberapa  masalah  atau  topik.  Langkah-langkahnya terdiri  dari  meninjau  literatur  yang  relevan, mengumpulkan  data,  merancang,  menerapkan,  dan menguji  sistem.  Dengan  tahap-tahap  ini,  penelitian dapat dilakukan secara terstruktur dan hasilnya dapat di  harapkan  serta  bermanfaat  untuk  pemahaman lebih  lanjut  tentang  topik  diteliti.  Infromasi  yang berkaitan dengan metode penelitian kerap kali hanya mencakup 20-30% dari keseluruhan publikasi.

## Gambar 1. Flowchart Tahapan Penelitian
Pada Gambar 1, adalah tahap penelitian dimana menggambarkan  suatu  langkah  dalam  metodologi penelitian  untuk  sistem  presensi  pendeteksi  wajah dengan algoritma Multi-Task Cascaded Convolutional  Neural  Network  untuk  pengawas. Keseluruhan  pemikiran  MTCNN  dapat  dijelaskan dalam  tiga  tahap  (P-Net,  R-Net,  O-,Net),  dimana pada  tahap  ketiga  dilakukan  pengenalan  wajah  dan pencapaian  wajah  secara  bersamaan.  Panggung menampilkan beragam CNN dengan nuansa berbeda-beda [7].

## 2.1. Studi Literatur
Studi  literatur  dalam  penelitian  yaitu  melalui pengumpulan  informasi  dari  berbagai  sumber, termasuk  jurnal,  artikel,  dan  wawancara  dengan narasumber,  kami  memperoleh  pemahaman  yang mendalam  tentang  cara  algoritma  ini  bekerja  dan bagaimana mengaplikasikannya secara efektif dalam konteks  sistem  presensi.  Fase  ini  berupaya  untuk mendukung dan memperkuat penelitian yang sedang berlangsung dan berfungsi sebagai referensi [8].

## 2.2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  dataset  (foto),  merupakan  proses dalam melibatkan mengumpulkan banyak foto wajah yang beragam  untuk  melatih  dan  menguji algoritma deteksi wajah.

## 2.3. Perancangan Sistem
Saat sistem masih dirancang ini, sistem presensi pendeteksi  wajah  menggunakan  algoritma  MTCNN merupakan tahap penting dalam perancangan sistem presensi, dimana algoritma ini peneliti mengintegrasikan  ke  dalam  sistem  secara  efisien, sehingga proses pendeteksian wajah berjalan dengan baik.

## 2.4. Implementasi Sistem
Implementasi sistem mengenai kehadiran identifikasi  wajah  mencakup  penggunaan  kamera untuk mengidentifikasi wajah individu dalam sistem kehadiran.

## 2.5. Pengujian Sistem
Pada  tahapan  yang  terakhir  ini  melakukan pengujian  sistem  menggunakan  kumpulan  (dataset) yang berbeda dan situasi pengujian yang seimbang.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Studi Literatur
Studi  literatur  tentang  sistem  presensi  yang menggunakan deteksi wajah dan lokasi pengawas di Dinas  Pendidikan  Minahasa  dapat  mencakup berbagai  aspek  yang  terkait  dengan  sistem  presensi yang  memantau  kedatangan  pengawas  jika  mereka tiba  di  sekolah  tersebut.  Ini  adalah  beberapa  item yang  dapat  ditambahkan  penelitian  literatur  yaitu: (1) Teknologi Deteksi Wajah dan Lokasi, Algoritma MTCNN,  Penggunaan  dalam  Pengenalan  Wajah, Tantangan dan Solusi, Implementasi dalam Konteks Pendidikan,  Manfaat  dan  Tantangan  pada  Sistem, Kebutuhan  Spesifikasi  Dinas  Pendidikan  Minahasa, Evaluasi  Performa  Sistem,  dan  Implikasi  Etika  dan Hukum.
3.2. Pengumpulan Data
Korwas,
koordinator pengawas, diwawancarai  secara  langsung  untuk  mendapatkan data penelitian utama. Hasil dari wawancara tersebut menunjukkan  bahwa  ada  28  pengawas  di  kantor tersebut,  dan  masing-masing  pengawas  difoto  lima kali  dari  tampak  depan,  samping,  bawah,  dan  kiri, serta  tampak  samping  kanan.  Berikut  merupakan dataset dari pengawas:
Gambar 2. Dataset Wajah

## 3.3. Perancangan Sistem
Fase pertama pengembangan sistem, perancangan  sistem  merupakan  langkah  penting dalam proses manajemen proyek. Hal ini dimaksudkan  bahwa  dengan  menciptakan  sistem yang  dirancang  dengan  baik,  produk  akhir  akan memenuhi  permintaan  pengguna  dan  berfungsi dengan  baik  [9].  Diagram  Aliran  Data  digunakan dalam  arsitektur  sistem  ini.  Diagram  aliran  data,

## 596
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 593-600
sering  dikenal  sebagai  DFD,  adalah  diagram  yang menggambarkan  bagaimana  data  bergerak  melalui sistem tertentu.
a. Penerapan  Algoritma  MTCNN  ke  dalam Sistem
Perhitungan MTCNN selanjutnya mengembangkan presisi lokasi dan
menyelesaikan  perubahan  dan  pengeditan gambar. Hasilnya, algoritme
ini
mengungguli  algoritme  pendeteksi  wajah lainnya  dalam  hal  seberapa  baik  algoritme ini  mengekstrak  fitur  wajah  dari  MTCNN [10].
Pada penerapan algoritma MTCNN menggunakan Face-api.min.js
digunakan.  Pustaka  JavaScript  bernama face-api.min.js memungkinkan untuk melakukan berbagai tugas dalam
pengenalan  wajah,  termasuk  deteksi  wajah menggunakan algoritma MTCNN.

## Gambar 3. Flowchart Penerapan Algoritma MTCNN ke Sistem
Penjelasan  dari  setiap  langkah  dalam flowchart:
1) Mulai: Langkah awal dari proses. Pada titik  ini,  sistem  siap  untuk  memulai proses  deteksi  wajah  menggunakan algoritma MTCNN.
2) Mulai Deteksi Wajah: Pada langkah ini, sistem memulai proses deteksi wajah secara formal. Ini mencakup langkah-langkah awal seperti inisialisasi algoritma dan alokasi
sumber daya yang di perlukan untuk
proses deteksi. 3) Ambil  Citra  Wajah  menggunakan Face-api.min.js: Langkah ini melibatkan  pengambilan  citra  atau gambar  yang  akan  dianalisis  untuk mendeteksi wajah.
4) Proses  Deteksi  Wajah  menggunakan face-api.min.js;  Setelah  citra  wajah diambil,  langkah  ini  merupakan  inti dari proses.
5) Wajah  Terdeteksi?:  Setelah  prose deteksi wajah selesai, sistem
memeriksa  hasilnya.  Jika  algoritma berhasil mendeteksi wajah dalam citra, maka  proses  akan  melanjutkan  le langkah  berikutnya.  Namun,  jika  tidak ada wajah yang terdeteksi, sistem akan mengakhiri proses deteksi.
6) f. Identifikasi  Wajah:  Jika  wajah berhasil terdeteksi, langkah ini memungkinkan untuk melakukan identifikasi lebih lanjut terhadap wajah yang terdeteksi. 7) Selesai:  Langkah  terakhir  dari  proses. Pada  titik  ini,  proses  deteksi  wajah menggunakan algoritma MTCNN telah
selesai, dan sistem siap untuk melanjutkan tugas atau proses berikutnya.
b. Perancangan Basis Data

## Gambar 4. Perancangan ERD untuk Sistem Presensi Pengawas Sekolah
Tabel  user  menyimpan  data  pengguna sistem  penting  seperti  nama  pengguna  dan kata  sandi.  Ini  memasukkan  identitas  unik setiap pengguna, seperti ID, sehingga lebih mudah  untuk  mengelola  dan  memantau setiap  pengguna.  Pengguna  dapat  dikenali dengan  nama  pengguna,  atau  username, saat  mereka  masuk  ke  sistem.  Sedangkan Tabel  ini  sangat  penting  untuk  mencatat kehadiran pengguna pada suatu lokasi pada waktu  tertentu.  Dengan  atribut  seperti  “id
Gladly C. Rorimpandey, et all, APPLICATION OF MULTI-TASK … 597
pengguna” dan “nama”, tabel ini memungkinkan  identifikasi  pengguna  dan memberikan  informasi  tambahan  tentang mereka.  Informasi  lokasi  yang  disimpan dalam  atribut  “latitude”  dan  “longitude” membantu  dalam  melacak  lokasi  di  mana kehadiran  dilakukan,  sementara  atribut “waktu”  Tabel  ini  membantu  sistem memantau kehadiran pengguna dan menyediakan  catatan  untuk  pelaporan  atau pemantauan.
c. Perancangan Proses Pada perancangan proses ini menggunakan  aliran  data  DFD.  DFD merupakan  suatu  siklus  atau  model  yang mampu
menggambarkan informasi
berdasarkan asal  mula dan alasan  kerangka tersebut, dimana informasi tersebut disimpan,  proses  apa  yang  dihasilkan  dari informasi  tersebut,  interaksi  dari  informasi tersebut  dan  proses  yang  berjalan  pada informasi tersebut [11].
Gambar 5. Diagram Konteks Sistem Presensi Pengawas
Keterangan:  (1)  Admin:  Orang  yang memantau  dan  merekap  semua  laporan kehadiran  pengawas,  (2)  Data  Presensi: Informasi  tentang  kehadiran  pengawas sekolah,  termasuk  identitas,  waktu,  dan status kehadiran mereka,
(3) Data
Pengawas:  Meliputi  wajah  pengawas,  (4) Laporan  Presensi:  Laporan  kehadiran  per hari, (5) Pengawas: Orang yang melakukan pemeriksaan wajah pengawas.
Pada  Gambar  6  diatas,  tingkat Berikutnya  mewakili  satu  proses  dari diagram  konteks  yang  dibagi  menjadi  tiga proses yang lebih rumit: pembuatan laporan kehadiran,  proses  entri  data  pengawasan, dan proses kehadiran.
Keterangan:  (1)  Pengawas  Orang  yang melakukan  presensi  wajah,  (2)  Admin: Orang yang mengawasi dan merekap semua laporan  presensi  pengawas,  (3)  Data Pengawas:  Meliputi  wajah  pengawas,  (4) Data Presensi: Meliputi identitas pengawas, nama,  lokasi  (longitude,  longitude),  dan waktu,  (5)  Tb  Pengawas:  Tabel  pengawas untuk mengarsip informasi pengawasan; (6) Presensi Tb: Tabel presensi untuk mencatat informasi  kehadiran;  dan  (7)  Laporan Kehadiran: Laporan Kehadiran per- tatapmuka.

## 3.4. Implementasi Sistem

## 3.4.1. Implementasi Algoritma MTCNN
Untuk  memastikan  kehadiran  pengawas  yang akurat  dan  efisien,  Integrasi  algoritma  MTCNN  ke dalam  sistem  presensi  sangatlah  penting.  Algoritma ini  membantu  sistem  secara  mendeteksi  dan mengenali  wajah  pengawas  saat  mereka  masuk  ke ruangan atau melewati area tertentu.

## Gambar 7. Interaksi Algoritma MTCNN
Pada  gambar  10,  adalah  contoh  citra  wajah yang  ada  dalam  dataset,  pengambilan  gambar tersebut  di  lakukan  dalam  ruangan.  Hasil  dari  hasil pengujian  yang  dilakukan  menggunakan  library face-api.min.js menggunakan pemrograman
JavaScript, MTCNN (Multi-Task Cascaded
Convolutional  Neural  Network)  digunakan  untuk pengenalan  wajah.  Dalam  gambar  digital,  wajah manusia dapat diukur dan dilokasikan menggunakan teknologi  komputer  yang  dikenal  sebagai  deteksi wajah  [12].  Karena  kerangka  pengakuan  individu melibatkan  banyak  sekali  raut  wajah  sebagai  tanda pengakuan atau pengakuan wajah [13].

## 3.4.2. Implementasi Antarmuka Sistem
Berikut  merupakan  tampilan  antarmuka  sistem presensi  pengawas.  Untuk  implementasi  database

## 598
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 593-600
pada  tampilan  presensi  lokasi  ini  masuk  pada  tabel presensi  yang  isi  atributnya  yaitu  nama,  latitude, langitude,  dan  waktu  untuk  menampilkan  tabel presensi  tersebut  dengan  SELECT  *  FROM `presensi`.

## Gambar 8. Tampilan Presensi Online
Pada gambar 8, merupakan tampilan presensi bagian  deteksi  wajah  di website untuk  menandai kehadiran  kita  dengan  menggunakan  teknologi deteksi  wajah  melalui  kamera web .  Kita  bisa  klik tombol dan masukkan informasi di bidang yang ada, sambil  kamera web mendeteksi  dan  mengenali wajah  kita  agar  kehadiran  kita  bisa  dicatat  dengan tepat.

## 3.5. Pengujian Sistem
Pengujian dilakukan untuk memastikan program berfungsi  sebagaimana  mestinya  dan  memenuhi kebutuhan  pengguna  [14].    Pengujian  sistem  ini  di uji secara manual, pada pengujian ini di lakukan dua kali pengujian:

## 3.5.1. Pengujian Pertama
Pada  pengujian  pertama  ini  di  lakukan  pada hari  Jumat,  15  Maret  2024.  Peneliti  melakukan  uji coba  langsung  pada  pengawas  di  Dinas  Pendidikan. Pada  pengujian  ini  dilakukan  pengujian  pada  12 pengawas sekolah. Dalam pengujian tersebut semua pengawas  terdeteksi  dan  untuk  pengambilan  wajah memerlukan  waktu  10  detik.  berdasarkan  informasi yang  diperoleh  dari  hasil  pengujian  sistem penerapan  Algoritma  MTCNN  pada  sistem  deteksi wajah  untuk  mencatat  kehadiran  pengawas  di sekolah,  maka  dapat  diperoleh  nilai  akurasi  dengan rata-rata%:
Presentase akurasi test:
Dari  perhitungan  diatas  diketahui  bahwa  tingkat akurasi  dari  algoritma  MTCNN  dalam  mendeteksi pengawas mencapai 100%.

## 3.5.2. Pengujian Kedua
Pada  pengujian  pertama  ini  di  lakukan  pada hari  Senin,  25  Maret  2024.  Peneliti  melakukan  uji coba  langsung  pada  pengawas  di  Dinas  Pendidikan. Pada  pengujian  ini  dilakukan  pengujian  pada  16 pengawas sekolah. Dalam pengujian semua pengawas  terdeteksi  dan  untuk  pengambilan  wajah yaitu dengan waku 15 detik untuk mengenali wajah. Ada  kemungkinan  untuk  menghitung  nilai  akurasi dengan  rata-rata  %  dari  data  hasil  pengujian  yang dilakukan  terhadap  sistem  penerapan  algoritma MTCNN  pada  sistem  deteksi  wajah  untuk  mencatat kehadiran pengawas di sekolah.
Presentase akurasi test:
(2)
Dari perhitungan diatas diketahui bahwa
tingkat  akurasi  dari  algoritma  MTCNN dalam mendeteksi pengawas mencapai 100%.
Dari  hasil  pengujian  yang  di  dapatkan  pada hasil  pengujian  1  dan  pengujian  2,  adapun  hasil pengujian  rata-rata  yang  dapat  diamati  sebagai berikut pada tabel 4.4:
Tabel 1. Pengujian Rata-rata dari Pengujian 1 dan 2
Pengujian Jumlah Sampel Presentase Akurasi Hasil Rata- rata Pengujian 1 12 100% 100% Pengujian 2 16 100%
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  didapatkan bisa  dilihat  bahwa  presentase  akurasi  yang  di dapatkan masing-masing pengujian yaitu 100%, Jadi penggunaan algoritma MTCNN pada sistem presensi deteksi wajah ini berhasil.

## 3.5.3. Pengujian Usability
Tujuan  pengujian  suatu  sistem  adalah  untuk memastikan  sejauh  mana  sistem  dibangun  sesuai dengan desain dan menghasilkan nilai keluaran yang sesuai  dengan  tuntutan  pengguna  sistem.  Salah  satu cara  untuk  mengevaluasi  seberapa  ramah  pengguna antarmuka  situs  web  adalah  melalui  pengujian kegunaan [15].
Berdasarkan  hasil  perhitungan  SUS  penulis sudah  melakukan  penelitian  dengan  membagikan kuisioner  kepada  Pengawas  Sekolah  di  Dinas Pendidikan  Kabupaten  Minahasa,  berikut  hasil penelitian  yang  di  dapatkan  Berdasarkah  hasil  yang di  dapatkan  di  nilai  akhir,  kemudian  di  lakukan perhitungan  nilai  rata-rata,  kesimpulan  akhir  hasil
𝑻𝒊𝒏𝒈𝒌𝒂𝒕 𝒂𝒌𝒖𝒓𝒂𝒔𝒊 = 𝒄𝒊𝒕𝒓𝒂 𝒘𝒂𝒋𝒂𝒉 𝒖𝒋𝒊 𝒃𝒆𝒏𝒂𝒓 𝒌𝒆𝒔𝒆𝒍𝒖𝒓𝒖𝒉𝒂𝒏 𝒄𝒊𝒕𝒓𝒂 𝒘𝒂𝒋𝒂𝒉 𝒙𝟏𝟎𝟎
𝑻𝒊𝒏𝒈𝒌𝒂𝒕 𝒂𝒌𝒖𝒓𝒂𝒔𝒊 = 𝟏𝟐 𝟏𝟐 𝒙𝟏𝟎𝟎 = 𝟏𝟎𝟎
(1)
𝑻𝒊𝒏𝒈𝒌𝒂𝒕 𝒂𝒌𝒖𝒓𝒂𝒔𝒊 = 𝒄𝒊𝒕𝒓𝒂 𝒘𝒂𝒋𝒂𝒉 𝒖𝒋𝒊 𝒃𝒆𝒏𝒂𝒓 𝒌𝒆𝒔𝒆𝒍𝒖𝒓𝒖𝒉𝒂𝒏 𝒄𝒊𝒕𝒓𝒂 𝒘𝒂𝒋𝒂𝒉 𝒙𝟏𝟎𝟎 𝑻𝒊𝒏𝒈𝒌𝒂𝒕 𝒂𝒌𝒖𝒓𝒂𝒔𝒊 = 𝟏𝟔 𝟏𝟔 𝒙𝟏𝟎𝟎 = 𝟏𝟎𝟎 (2)
yang  di  tentukan  melalui  penilaian  SUS  Score adalah 80%.

## 4. DISKUSI
Metode  Multi-Task  Cascaded  Convolutional Neural Network (MTCNN) telah berhasil digunakan untuk  membangun  sistem  deteksi  kehadiran  wajah bagi  pengawas  sekolah.  Sistem  ini  dapat  mengenali wajah 100% dalam waktu sepuluh hingga lima belas detik,  menurut  temuan  penelitian  menggunakan kumpulan  data  140  foto  yang  diambil  dari  28  sudut berbeda.  Data  lokasi  kehadiran  yang  akurat  juga disediakan  oleh  implementasi  berbasis  web,  yang menunjukkan  kemungkinan  interaksi  yang  kuat dengan sistem administrasi  sekolah. Hingga  gambar uji  dan  data  asli  menunjukkan  pemodelan  yang memadai,  pendekatan  MTCNN  yang  digunakan dalam tahap pelatihan data terus membangun model sistem.  Meskipun  penelitian  terhadap  pengawas sekolah  menunjukkan  akurasi  yang  tinggi  dalam berbagai  sudut  pandang,  penelitian  lain  yang  juga menggunakan  MTCNN  dalam  sistem  kehadiran berbasis  wajah  untuk  kehadiran  siswa  menunjukkan akurasi sebesar 96,6%, yang menekankan pentingnya kondisi cahaya dan jarak.
Sejumlah  rekomendasi  dapat  menjadi  bahan pertimbangan  untuk  pengembangan  ke  depan. Cakupan  terbaik  untuk  mengidentifikasi  kehadiran supervisor  dapat  ditingkatkan  dengan  melakukan penilaian  tambahan  terhadap  penempatan  sistem kehadiran, termasuk penempatan kamera.
Peningkatan  pada  arsitektur  sistem,  seperti  yang berkaitan dengan keamanan dan antarmuka pengguna,  juga  disarankan.  Selain  itu,  kinerja  dan keandalan  akan  ditingkatkan  dengan  pembuatan perangkat  keras  khusus  yang  dirancang  untuk mendukung  sistem  kehadiran.  Disarankan  juga untuk  membuat  aplikasi  seluler  yang  menawarkan pilihan  yang  lebih  praktis  dan  hemat  biaya  kepada supervisor untuk menerapkan pendekatan ini.

## 5. KESIMPULAN
Sistem  deteksi  kehadiran  wajah  pengawas sekolah telah berhasil dibangun dengan memanfaatkan  algoritma  Multi-Task  Cascaded Convolutional Neural Network
(MTCNN) berdasarkan  hasil  penelitian.  berdasarkan  hasil percobaan  yang  dilakukan  dengan  dataset  yang terdiri dari 140 gambar yang diperoleh dari 28 sudut berbeda  (tampilan  wajah,  atas,  bawah,  kiri,  dan kanan).  metode  mengidentifikasi  wajah  yang  telah menjalani pelatihan program dan mencari tahu siapa pemilik  wajah  tersebut.  Berdasarkan  temuan tersebut,  kesimpulan  yang  dapat  diambil  adalah sebagai berikut:
Data gambar yang digunakan untuk identifikasi wajah dapat diimplementasikan menggunakan metode  Multi-Task  Cascaded  Convolutional  Neural Network (MTCNN). Teknik MTCNN menggunakan
prosedur pelatihan data dalam fase deteksi dan terus membangun  model  sistem  hingga  gambar  uji  dan data asli menunjukkan pemodelan yang memuaskan. Tes  kehadiran  wajah  membutuhkan  waktu  sepuluh hingga  lima  belas  detik  untuk  diselesaikan.  Kedua: Hasil pengujian dalam sistem presensi deteksi wajah menggunakan  Algoritma  MTCNN  (Multi-Task Cascaded  Convolutional  Neural  Network)  berhasil melakukan  deteksi  wajah  sebesar  100%.Ketiga: Dengan  sistem  presensi  deteksi  wajah  berbasis  web ini  disimpulkan  bahwa  penggunaan  lokasi  dalam sistem di dapatkan hasil yang akurat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  berhasil  diselesaikan  tidak  lepas dari  bantuan  beberapa  pihak  pendukung.  Oleh karena  itu,  penulis  ingin  mengucapkan  terima  kasih kepada  Tuhan  Yesus  dan  Bunda  Maria,  Rektor Universitas Negeri Manado, Dekan Fakultas Teknik, Seluruh  Dosen  Program  Studi  Teknik  Informatika, Dosen  Pembimbing  Akademik  dan  Pembimbing Skripsi,  Orang  Tua  dan  Keluarga,  Sahabat  Teknik Informatika Angkatan 2020.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Firdaus,  M.  Taufiq,  and  M.  Nurkamilah, “RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PRESENSI SISWA BERBASIS WEB DENGAN MENGGUNAKAN  MODEL  ADDIE,”  vol. 6, no. 1, 2022. [2] Nurhaedar,  “PERANCANGAN  SISTEM INFORMASI ABSENSI KELAS BERBASIS  QR  CODE  MENGGUNAKAN PHP & MYSQL PADA KAMPUS POLINAS LP31 ALAUDDIN MAKASAR,” MOVERE  JOURNAL ,  vol.  2,
2020.
[3] 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 BUDIDARMA ,  vol.  6,  no.  3,  p.  1492,  Jul.
2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4399.
[4] R.  Aditya  and  B.  Setiaji,  “ANALYSIS  OF
APPLICATION HAAR
CASCADE CLASSIFIER  AND  LOCAL  BINARY PATTERN  HISTOGRAM  ALGORITHM IN  RECOGNIZING  FACES  WITH  REAL- TIME  GRAYSCALE  IMAGES  USING OPENCV,” vol. 4, no. 1, pp. 179–186, 2023, doi: 10.20884/1.jutif.2022.4.1.491.
[5]
R.  Prathivi  and  Y.  Kurniawati,  “SISTEM PRESENSI  KELAS  MENGGUNAKAN PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE HAAR CASCADE CLASSIFIER,” Jurnal  SIMETRIS ,  vol.  11, no. 1, 2020.
600 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 593-600
[6] Lilis Setyowati and Vista Sasmita Padmanagara,  “PEMANFAATAN  FACE RECOGNITION PADA SISTEM PENCATATAN KEHADIRAN,”
UG
JURNAL , vol. 16, 2022.
[7] K. K. Kumar, Y. Kasiviswanadham, D. V. S. N.  V.  Indira,  P.  Priyanka  palesetti,  and  Ch. V.  Bhargavi,  “Criminal  face  identification system using deep learning algorithm multi- task  cascade  neural  network  (MTCNN),” Mater  Today  Proc ,  Jul.  2021,  doi: 10.1016/j.matpr.2021.06.373.
[8] R.  Faurina  and  R.  Mahendra,  “FISH
FRESHNESS PREDICTION WITH CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK  METHOD  BASED  ON  FISH
EYE  IMAGE  ANALYSIS,” Jurnal  Teknik
Informatika (JUTIF) , vol. 5, no. 3, pp. 883–
890, 2024,
doi:
10.52436/1.jutif.2024.5.3.1351.
[9] W.  Tri  Atmojo,  A.  Rizky  Pratama,  and  A.
Ratna  Juwita,  “Face  Recognition  System Using  Haarcascade  Algorithm  and  Local Binary Pattern Histogram Method,” Online) Teknologi:  Jurnal  Ilmiah  Sistem  Informasi , vol.  13,  no.  2,  pp.  19–29,  2023,  doi: 10.26594/teknologi.v13i2.3931.
[10] J. Mfitumukiza, “Scalable
Facial
Authentication  System  for  a  Distributed
Environment  Using  Feature  Dimensionality Reduction,”  2023,  doi:  10.21203/rs.3.rs-
2472355/v1.
[11] S.  I.  Karepouwan,  V.  R.  Palilingan,  and  O. Kembuan,  “Perancangan  Dan  Implementasi
Manajemen  Stok  Obat  di  Apotek  RSUD
Berbasis Web,” 2021.
[12] R.  Suhirja  and  J.  Jemakmun,  “Sistem
Deteksi  Masker  Menggunakan  Algoritma Haar  Cascade  dalam  Menghadapi  Era  New Normal,” SMATIKA  JURNAL ,  vol.  12,  no. 02, pp. 222–232, Dec. 2022, doi: 10.32664/smatika.v12i02.702.
[13] S. Wahyuni and M. Sulaeman,

## “PENERAPAN ALGORITMA DEEP
LEARNING  UNTUK  SISTEM  ABSENSI KEHADIRAN  DETEKSI  WAJAH  DI  PT KARYA  KOMPONEN  PRESISI,” Jurnal Informatika  SIMANTIK ,  vol.  7,  no.  1,  2022, [Online]. Available:
https://www.simantik.fst-panca-sakti.ac.id/
[14] L.  J.  H.  Saknohsiwy,  O.  Kembuan,  and  K. Santa,  “APLIKASI  PENGELOLAHAN
DOKUMEN PIDANA PENGADILAN NEGERI TONDANO
KELAS
IB BERBASIS WEB,” 2023.
[15] B.  Mustahir,  O.  Kembuan,  and  S.  Kumajas, “Aplikasi  Penjualan  di  Toko  Emas  Surya
Kencana Kota Bitung Menggunakan Framework Codeigniter,” 2021.