DETEKSI WAJAH DALAM SISTEM ABSENSI OTOMATIS MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR
Author (Penulis)
LAILY NURINDAH SARI
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Author Identity (NPM)
13.1.03.02.0096
Abstract
Penelitian ini di latar belakangi hasil pengamatan dan pengalaman peneliti, absensi menjadi
dokumen yang mencatat kehadiran setiap tutor di lembaga pendidikan. Salah satu cara yang dapat
digunakan untuk mendisiplinkan tutor adalah dengan menerapkan sistem yang dapat mencatat setiap
kehadiran tutor dengan proses waktu yang tertib dan kehadiran yang tidak dapat diwakilkan. Sistem
presensi dengan menggunakan teknologi pengenalan wajah merupakan salah satu contoh aplikasinya,
dimana dengan teknologi biometrik terkini, gambar wajah pengguna yang terekam dalam kamera akan
dikenali dan dibandingkan dengan yang ada pada database data diri pengguna.
Berdasarkan latar belakang tersebut, maka dapat dirumuskan masalah sebagai berikut: (1)
Bagaimana menerapkan sistem pengenalan wajah dengan metode Local Binary Pattern dan K-Nearest
Neighbor? (2) Bagaimana performansi sistem pengenalan wajah dengan proses Local Binary Pattern
dan K-Nearest Neighbor?
Masalah diatas dapat diselesaikan dengan menerapkan suatu metode untuk mengekstrasi fitur
wajah, yaitu dengan Local Binary Pattern. Metode ini akan merubah citra ke dalam bentuk citra Local
Binary Pattern sehingga variasi pencahayaan pada citra wajah orang yang sama dapat dihilangkan.
Local Binary Pattern juga akan mengekstrasi citra tersebut kedalam fitur vektor sehingga pengenalan
wajah menjadi lebih akurat. Langkah terakhir adalah melakukan klasifikasi dengan menggunakan
metode K-Nearest Neighbor.
Kesimpulan hasil penelitian ini adalah (1) Menggunakan Visual Basic dan Navicat for MySQL
dengan menerapkan rumus Local Binary Pattern untuk pengambilan fitur. (2) Performansi aplikasi
pengenalan wajah dalam sistem absensi otomatis dengan proses Local Binary Pattern dan K-Nearest
Neighbor ini sebanyak 86%.