Sistem Absensi Berbasis Pengenalan Wajah
Virus COVID-19 menyebar melalui droplet dari mulut dan hidung yang dapat menyebar melalui sentuhan. Sistem absensi yang biasa digunakan berbasis sentuhan seperti sidik jari maupun Radio-frequency identification (RFID). Untuk mengurangi penyebaran virus COVID-19 diperlukan absensi yang tidak berbasi...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Center for Research and Community Service, Institut Informatika Indonesia Surabaya
2022-02-01
|
| Series: | Teknika |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://ejournal.ikado.ac.id/index.php/teknika/article/view/424 |
| _version_ | 1818288399473180672 |
|---|---|
| author | Andrew Febrian Miyata Hartono Pranjoto |
| author_facet | Andrew Febrian Miyata Hartono Pranjoto |
| author_sort | Andrew Febrian Miyata |
| collection | DOAJ |
| description |
Virus COVID-19 menyebar melalui droplet dari mulut dan hidung yang dapat menyebar melalui sentuhan. Sistem absensi yang biasa digunakan berbasis sentuhan seperti sidik jari maupun Radio-frequency identification (RFID). Untuk mengurangi penyebaran virus COVID-19 diperlukan absensi yang tidak berbasis sentuhan, karena itu dipilih sistem absensi menggunakan wajah. Untuk dapat mengenali wajah dibutuhkan metode guna mendeteksi keberadaan wajah, kemudian mendapatkan data orthoghonal dari wajah. Data orthogonal dari 2 foto orang yang sama akan memiliki kesamaan 60-80%, sedangkan orang yang berbeda akan dibawah 60%. Program mempunyai akurasi 95% saat melihat orang yang terdaftar pada database namun akurasi berkurang saat melihat orang yang tidak terdapat pada database menjadi sebesar 80% saat dilakukan uji coba menggunakan 20 orang yang tidak terdaftar. Lebih susah bagi sistem untuk mengenali bahwa orang tersebut tidak terdaftar karena apabila batas bawah kecocokan ditingkatkan akan berpengaruh dengan kemampuan sistem mendeteksi wajah orang yang terdaftar. Untuk meningkatkan akurasi dapat dilakukan dengan cara memiliki database foto resolusi tinggi, pencahayaan mencerminkan ruangan yang digunakan untuk absensi, dan menggunakan gambar terbaru.
|
| first_indexed | 2024-12-13T01:55:46Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-c58ea524dc43471b980a7060aa21506b |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2549-8037 2549-8045 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-12-13T01:55:46Z |
| publishDate | 2022-02-01 |
| publisher | Center for Research and Community Service, Institut Informatika Indonesia Surabaya |
| record_format | Article |
| series | Teknika |
| spelling | doaj.art-c58ea524dc43471b980a7060aa21506b2022-12-22T00:03:24ZengCenter for Research and Community Service, Institut Informatika Indonesia SurabayaTeknika2549-80372549-80452022-02-0111110.34148/teknika.v11i1.424Sistem Absensi Berbasis Pengenalan WajahAndrew Febrian Miyata0Hartono Pranjoto1Program Studi Teknik Elektro, Universitas Katolik Widya Mandala Surabaya, Jawa TimurProgram Studi Teknik Elektro, Universitas Katolik Widya Mandala Surabaya, Jawa Timur Virus COVID-19 menyebar melalui droplet dari mulut dan hidung yang dapat menyebar melalui sentuhan. Sistem absensi yang biasa digunakan berbasis sentuhan seperti sidik jari maupun Radio-frequency identification (RFID). Untuk mengurangi penyebaran virus COVID-19 diperlukan absensi yang tidak berbasis sentuhan, karena itu dipilih sistem absensi menggunakan wajah. Untuk dapat mengenali wajah dibutuhkan metode guna mendeteksi keberadaan wajah, kemudian mendapatkan data orthoghonal dari wajah. Data orthogonal dari 2 foto orang yang sama akan memiliki kesamaan 60-80%, sedangkan orang yang berbeda akan dibawah 60%. Program mempunyai akurasi 95% saat melihat orang yang terdaftar pada database namun akurasi berkurang saat melihat orang yang tidak terdapat pada database menjadi sebesar 80% saat dilakukan uji coba menggunakan 20 orang yang tidak terdaftar. Lebih susah bagi sistem untuk mengenali bahwa orang tersebut tidak terdaftar karena apabila batas bawah kecocokan ditingkatkan akan berpengaruh dengan kemampuan sistem mendeteksi wajah orang yang terdaftar. Untuk meningkatkan akurasi dapat dilakukan dengan cara memiliki database foto resolusi tinggi, pencahayaan mencerminkan ruangan yang digunakan untuk absensi, dan menggunakan gambar terbaru. https://ejournal.ikado.ac.id/index.php/teknika/article/view/424Kecerdasan BuatanPengenalan WajahAbsensiVisualisasi Citra DigitalEuclidean Distance |
| spellingShingle | Andrew Febrian Miyata Hartono Pranjoto Sistem Absensi Berbasis Pengenalan Wajah Teknika Kecerdasan Buatan Pengenalan Wajah Absensi Visualisasi Citra Digital Euclidean Distance |
| title | Sistem Absensi Berbasis Pengenalan Wajah |
| title_full | Sistem Absensi Berbasis Pengenalan Wajah |
| title_fullStr | Sistem Absensi Berbasis Pengenalan Wajah |
| title_full_unstemmed | Sistem Absensi Berbasis Pengenalan Wajah |
| title_short | Sistem Absensi Berbasis Pengenalan Wajah |
| title_sort | sistem absensi berbasis pengenalan wajah |
| topic | Kecerdasan Buatan Pengenalan Wajah Absensi Visualisasi Citra Digital Euclidean Distance |
| url | https://ejournal.ikado.ac.id/index.php/teknika/article/view/424 |
| work_keys_str_mv | AT andrewfebrianmiyata sistemabsensiberbasispengenalanwajah AT hartonopranjoto sistemabsensiberbasispengenalanwajah |