## SISTEM PRESENSI KELAS MENGGUNAKAN PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE HAAR CASCADE CLASSIFIER
Rastri Prathivi
Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi, Program Studi Teknik Informatika Universitas Semarang Email: ftik@usm.ac.id
Yunita Kurniawati Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi, Program Studi Teknik Informatika Universitas Semarang Email: Yunita6.yk@gmail.com

## ABSTRAK
Kehadiran  siswa  di  kelas  merupakan  hal  penting  saat  kegiatan  belajar  mengajar  di  laksanakan. Sistem presensi yang masih menggunakan cara manual dengan memakai kertas. Memiliki permasalahan yang  sering  muncul  antara  lain:  terjadinya  manipulasi  data  kehadiran,  hilangnya  buku  presensi,  sulit dalam merekapitulasi data kehadiran. Sistem presensi dengan pengenalan wajah digunakan karena hanya memerlukan  kamera  untuk  mengambil  citra  gambar.  Dengan  mengotomatiskan  proses  kehadiran  akan lebih  meningkatkan  produktivitas  guru  kepada  siswanya.  Metode haar  cascade  classifier digunakan karena  memiliki komputasi  yang sangat cepat tergantung pada jumlah piksel dalam persegi bukan nilai piksel  dari  sebuah  gambar.  Dari  hasil  pendeksian  wajah  menggunakan  metode haar  cascade  classifier prosentase  yang  telah  dicapai  sebesar  75%.  Seluruh  sistem  terbukti  dapat  berjalan  dengan  baik  dalam mendeteksi seluruh objek yang ada secara tepat. Sistem memudahkan dalam memantau kehadiran siswadi kelas secara akurat, efisien serta menghemat waktu serta tenaga.
Kata kunci: presensi; haar cascade classifier.

## ABSTRACT
The  presence  of  students  in  class  is  important  when  teaching  and  learning  activities  are  carried  out. Presence system that still uses the manual method using paper. Having problems that often arise include: the  presence  of  manipulation  of  attendance  data,  the  absence  of  attendance  books,  the  difficulty  in recapitulating  attendance  data.  A  face  recognition  presence  system  is  used  because  it  only  requires  a camera to take pictures. Automating the attendance process will further increase teacher productivity for students. The haar cascade classifier method is used because it has very fast computation depending on the  number  of  pixels  in  a  square  rather  than  the  pixel  value  of  an  image.From  the  results  of  facial detection using the haar cascade classifier method the percentage achieved was 75%. The entire system is proven to work well in detecting all existing objects precisely. The system makes it easy to monitor the attendance of class students accurately, efficiently and saves time and effort.
Keywords: presence; haar cascade classifier.

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Kehadiran  siswa  di  kelas  merupakan  hal  penting  saat  kegiatan  belajar  mengajar  di  laksanakan. Sistem presensi yang masih menggunakan cara manual dengan memakai kertas. Hal tersebuat termasuk mebuang-buang  waktu  produktivitas  belajar.  Wajah  adalah  bukti  penting  yang  bisa  digunakan  untuk sistem  presensi.  Metode  pengenalan  wajah  yang  digunakan  dalam  sistem  presensi  kelas  adalah  dengan metode haar  cascade  classifier karena  metode haar  cascade  classifier mempunyai  kelebihan  yaitu komputasi  yang  sangat  cepat,  karena  hanya  tergantung  pada  jumlah  piksel  dalam  persegi  bukan  setiap nilai piksel dari sebuah image.

## 1.2 Batasan Masalah
Agar  pembahasan  masalah  menjadi  lebih  jelas  dan  terarah,  makan  diperlukannya  adanya  batasan masalah. Adapun ruang lingkup dalam susunan ini dibatas pada:
a. Sistem ini hanya mengelola kehadiran siswa saja.
b. Metode yang digunakan adalah metode haar cascade classifier.
c. Sistem yang dikelola menggunakan sistem pengembangan prototype.
d. Pembuatan sistem menggunakan raspberry pi.
e. Bahasa pemrograman menggunakan python.
f. Sistem  kami  nantinya  memiliki  3  fase  yaitu  :  deteksi  wajah  dan  pengumpulan  data,  latihan pengenalan wajah, pengenalan wajah.
g. Sistem  tidak  dapat  mengenali  wajah  siswa  dengan  baik  dalam  cahaya  redup,  sistem  hanya  dapat mendeteksi dari jarak kurang lebih 1 meter.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Sistem Presensi
Suatu  pendataan  kehadiran  yang  merupakan  bagian  dari  aktifitas  pelaporan  yang  ada  pada  suatu instansi.  Absensi  disusun  dan  diatur  sehingga  mudah  untuk  dicari  dan  dipergunakan  ketika  diperlukan oleh pihak yang berkepentingan.

## 2.2 Sistem Kerja Algoritma Haar Cascade Classifier
Algoritma Haar menggunakan metode statistical dalam melakukan pendeteksian wajah. Metode ini menggunakan  sample haarlike  fetures . Classifier ini  menggunakan  gambar  berukuran  tetap  (umumnya berukuran  24x24).  Cara  kerja  dari  haar  dalam  mendeteksi  wajah  adalah  dengan  menggunakan  teknik sliding  window  berukuran  24x24  pada  keseluruhan  gambar  dan  mencari  apakah  terdapat  bagian  dari gambar  yang  berbentuk  seperti  wajah  atau  tidak.  Haar  juga  memiliki  kemampuan  untuk  melakukan scaling  sehingga  dapat  mendeteksi  adanya  wajah  yang  berukuran  lebih  besar  ataupun  lebih  kecil  dari gambar  pada  classifier.  Tiap feature dari haar-like  feature didefinisikan  pada  bentuk  dari feaature, diantaranya koordinat dari feature dan juga ukuran dari feature tersebut.

## 2.3 Haar Feature
Haar  Feature adalah  fitur  yang  didasarkan  pada Wavelet  Haar.  Wavelet  Haar adalah  gelombang tunggal bujur sangkar (satu interval tinggi dan satu interval rendah). Untuk dua dimensi, satu terang dan satu gelap. Selanjutnya kombinasikombinasi kotak yang digunakan untuk pendeteksian objek visual yang lebih baik. Setiap Haar-like feature terdiri dari gabungan kotak - kotak hitam dan putih.
Gambar 1. Macam-Macam Variasi Feature Pada Haar ( Viola , 2001)
3 tipe kotak( rectangular ) feature : 1. Tipe two-rectangle feature (horisontal/vertikal)
2. Tipe three-rectangle feature
3. Tipe four-rectangle feature Adanya fitur Haar ditentukan dengan cara mengurangi rata-rata piksel pada daerah gelap dari rata- rata piksel pada daerah terang. Jika nilai perbedaannya itu diatas nilai ambang atau treshold, maka dapat dikatakan bahwa fitur tersebut ada. Nilai dari Haar-like feature adalah perbedaan antara jumlah nilai-nilai piksel gray level dalam daerah kotak hitam dan daerah kotak putih:
F(x) = SumBlack rectangle – SumWhite rectangle (1)
Keterangan  :  dimana  untuk  kotak  pada Haar-like  feature dapat  dihitung  secara  cepat  menggunakan “ integral image ” .
2.4 Integral Image
Integral Image digunakan untuk menentukan ada atau tidaknya dari ratusan fitur Haar pada sebuah gambar  dan  pada  skala  yang  berbeda  secara  efisien.  Pada  umumnya,  pengintegrasian  tersebut  berarti menambahkan unit-unit kecil secara bersamaan. Dalam  hal ini unit-unit kecil tersebut adalah  nilai-nilai piksel. Nilai integral untuk masing-masing piksel adalah jumlah dari semua piksel-piksel dari atas sampai bawah.  Dimulai  dari  kiri  atas  sampai  kanan  bawah,  keseluruhan  gambar  itu  dapat  dijumlahkan  dengan beberapa operasi bilangan bulat per piksel.
Gambar 2. Integral Image (Viola, 2001)
Seperti  yang  ditunjukkan  oleh  gambar  (a)  di  atas  setelah  pengintegrasian,  nilai  pada  lokasi  piksel (x,y) berisi jumlah dari semua piksel di dalam daerah segiempat  dari kiri atas sampai pada lokasi (x,y) atau  daerah  yang  diarsir.  Guna  mendapatkan  nilai  rata-rata  piksel  pada  area  segiempat  (daerah  yang diarsir) ini dapat dilakukan hanya dengan membagi nilai pada (x,y) oleh area segiempat.
ii(x,y)= (2)
Keterangan : ii(x,y) = Citra integral pada lokasi x,y i(x',y') = nilai piksel pada citra asli
Guna mengetahui nilai piksel untuk beberapa segiempat yang lain, seperti segiempat D pada gambar (b),  dapat  dilakukan  dengan  cara  menggabungkan  jumlah  piksel  pada  area  segiempat  A+B+C+D, dikurangi  jumlah  dalam  segiempat  A+B  dan  A+C,  ditambah  jumlah  piksel  di  dalam  A.  Dengan, A+B+C+D adalah  nilai dari integral image pada lokasi  4, A+B  adalah nilai pada lokasi 2, A+C adalah nilai pada lokasi 3, dan A pada lokasi 1. Sehingga hasil dari D dapat dikomputasikan.
D = (A+B+C+D) – (A+B) – (A+C)+A (3)

## 2.5 Cascade Classifier
Cascade  classifier adalah  sebuah  rantai stage  classifier ,  dimana  setiap stage  classifier digunakan untuk mendeteksi apakah didalam image sub window terdapat obyek yang diinginkan ( object of interest ). Stage classifier dibangun dengan menggunakan algoritma adaptive-boost (AdaBoost). Algoritma tersebut mengkombinasikan  performance  banyak weak classifier untuk  menghasilkan strong  classifier . Weak classifier dalam hal ini adalah nilai dari haar-like feature. Jenis AdaBoost yang digunakan adalah Gentle AdaBoost.
Gambar 3. Model Classifier Secara Cascade (Viola, 2001)

## 3. METODE

## 3.1 Menghitung Sampel Haar Feature
Gambar 4. Sampel Haar Feature
Cara menghitung sampel haar feature adalah kotak hitam dikurangi  kotak putih, sebelum dikurangi kotak  hitam  maka  dijumlahkan  terlebih  dahulu  antar  kotak  hitam  yang  telah  dibagi  menjadi  3  bagian begitu pulan dengan kotak putih, setelah semuanya dijumlahkan baru lah keduanya dikurangkan.
2 3 4 3 4 5 5 6 2 2 2+3 2+3+4 2+3
2+3+3+4 2+3+4+3+4+5 2+3+5 2+3+3+4+5+6 2+3+4+3+4+5+5+6+2 Maka hasil perhitungan adalah : 2 3 4 3 4 5 5 6 2
Nilai fitur = (16 + 67) – 38 = 45

## 3.2 Menghitung Intrgral Image
Cara  menghitung integral  image adalah  menjumlahkan  kotak    A,B,C,D  lalu  dikurangi  kotak  A dijumlahkan  kotak  B,  setelah  itu  kurangi  lagi  kotak  A  yang  telah  dijumlah  kotak  C  dan  akhirnya dijumlahkan kotak A.
D =  (A+B+C+D)-(A+B)-(A+C)+A =  4-2-3+4 =  3
3.3 Cascade Classifier
Gambar 5. Cascade Classifier
Tahap cascade classifier All Sub-window : Semua objek gambar Load : proses pemisahan objek wajah Stage 1,2,3 : termasuk dalam jenis apa di haar feature Detectface : pendeteksian wajah Reject Sub-window : Sub-window yang tidak termasuk objek
3.4 Flowchart

## 3.5 Peralatan
Peralatan yang diusulkan dalam sistem baru : a. Prosesor Inetl Pentium IV
b. Ram 2 GB
c. HDD 250 GB
d. Monitor : 14 inci
e. Keyboard
f. Mouse
g. Raspberry Pi Module
h. Raspberry Pi Camera Module
3.6 Metode Pengembangan Sistem
Metode yang digunakan dalam penulisan Tugas Akhir adalah metode prototype. Metode ini cocok digunakan  untuk  mengembangkan  sebuah  perangkat  yang  akan  di  kembangkan  kembali.  Metode prototype dimulai dari pengumpulan kebutuhan pelanggan terhadap perangkat lunak yang akan dibuat. Lalu di buatlah program prototype agar pelanggan terbayang dengan apa yang sebenarnya  di inginkan.
Gambar 7. Metode Pengembangan Sistem Model Prototype (Pressman, 2012)
a. Komunikasi
Pada  tahap  ini  penulis  mengumpulkan  data  awal  dan  melakukan  analisis  terhadap  kebutuhan user atau pengguna.
b. Perencanaan Secara Cepat
Dalam tahap  ini, penulis  membuat desain  umum  yang  selanjutnya dikembangkan   kembali sebgai bentuk perancangan awal atau desain raspberry pi yang telah dianalisis ke dalam bentuk yang mudah di mengerti oleh user.
c. Pemodelan Perancangan Secara Cepat
Dalam  tahap  ini  penulis  membuat  perancangan  pada  sistem  yang  nantinya  akan  dibuat  menjadi bentuk sebelum tahap implementasi sistem.
d. Pembetukan Prototype
Dalam tahapan ini penulis membuat perangkat prototype termasuk pengujian dan penyempurnaan ke dalam bahasa pemrograman
e. Penyerahan System ke User atau Umpan Balik
Dalam  tahap  ini,  prototype  diberikan  kepada  pengguna  untuk  evaluasi  dan  perbaikan  apabila kebutuhan atau permintaan user bertambah.

## 4. HASIL

## 4.1 Halaman Utama Sistem Presensi
Halaman utama ini merupakan tampilan dimana siswa melakukan absensi dimana terdiri dari NIS, NAMA dan kelas dari siswa tersebut serta tombol cek untuk memastikan siswa telah absen sebelumnya, serta tombol absen untuk mendeteksi wajah siswa untuk absen.

## Gambar 8. Halaman Utama Sistem Absensi

## 4.2 Halaman Sistem Buttom Cek
Halaman sistem buttom cek ini berfungsi untuk mengetahui sebelumnya apakah nis, nama dan kelas sudah terdaftar atau belum serta mengetahui apakah sebelumnya sudah absen atau belum.

## Gambar 9. Halaman Sistem Cek Absen

## 4.3 Halaman Sistem Buttom Absen
Halaman sistem buttom absen ini berfungsi untuk mendeteksi wajah setiap siswa yang datang tepat waktu ataupun telat.
Gambar 11. Halaman Buttom Cek Gagal

## 5. KESIMPULAN
Dari hasil pembuatan sistem yang telah dilakukan maka penulis menarik kesimpulan bahwa :
a. Sistem memudahkan dalam memantau kehadiran seluruh siswa di kelas secara akurat, efisien serta menghemat waktu serta tenaga.
b. Dari hasil pendeteksian wajah menggunakan metode haar cascade classifier ialah sebesar 75%
c. Seluruh sistem terbukti dapat berjalan dengan baik dalam mendeteksi serta mengabsen objek yang ada secara tepat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] d. S. M. S. P. R. A. Apriyana, "Perbandingan Model Sobel, Metode Prewitt dan Metode Robert Untuk Deteksi Tepi Objek pada Aplikasi Pengenalan Bentuk Berbasis Citra Digital," 2013.
[2]   R. a. J. M. Lienhart, "An extended set of haar-like features for rapid object detection.," IEEE ICIP , vol. 1, pp. 900-903 , 2002.
[3]   P.  a.  M.  J.  Viola, "  Rapid  object  detection  using  boosted  cascade  of  simple  features," Proceedings IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, 2001.
[4]   M.  D.  A.  d.  K.  Z.  Sanjaya,  "Membuat  Robot  Vision  Eyes-Botic  bersama  Profesor  Bolabot menggunakan Mikrorosesor Raspberry Pi dan Pemrograman Python + OpenCv," Bolabot, 2018.
[5]   A. Dinata, Physical Computing dengan Raspberry Pi, Jakarta: Elex Media Komputindo, 2017.
[6]   A.  M.  S.  M.  H.  S.  ,.  S.  Rasyid  Sindu,  "Rancang  Bangun  Sistem  Keamanan  dan  Pengenalan  Objek dalam  Ruangan  Sebagai  Pengganti  CCTV  dengan  Menggunakab  Raspberry  Pi," Jurnal  Teknik Pomits, vol. 2, pp. 2301-9271.
[7]   R. S. Pressman, Rekayasa Perangkat Lunak Pendekatan Praktisi Edisi 7, 2012.