SISTEM PENGENALAN WAJAH UNTUK PRESENSI KULIAH DENGAN METODE EIGENFACE PCA(PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIST DAN CITY BLOCK
Author (Penulis)
M. BAHRUL SUBKHI
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Author Identity (NPM)
14.1.03.02.0323
Abstract
Presensi mahasiswa sekarang dilakukan di Program Studi Teknik Informatika
Universitas Nusantara PGRI Kediri, dengan mengisi buku presensi sehingga memberi peluang
tindakan yang kurang diinginkan seperti mengisi presensi dititipkan oleh mahasiswa lainnya.
Dan kurang efisien harus membawa kemana-mana presensi ketika sedang ada perkuliahan.
Dengan adanya presensi sistem pengenalan wajah akan mempermudah dalam pengarsipan
dan menanggulangi kecurangan dalam hal tersebut.
Dari beberapa peneliti menunjukan bahwa dengan metode Eigenface Principal
Components Analysis menghasilkan presentase kecocokan yang cukup sempurna. Maka dari
situlah Peneliti tertarik mencoba untuk Meneliti sistem deteksi wajah untuk presensi
mahasiswa di Program Studi Teknik Informatika Universitas Nusantara PGRI Kediri dengan
metode eigenface dan digabung dengan algoritma manhattan(City Block).
Uji Coba yang dilakukan dengan 3 jenis Pengujian yaitu jumlah data training,
pencahayaan, dan jarak. Jumlah mahasiswa dalam satu kali uji coba adalah 5 mahasiswa, Uji
coba dilakukan dengan jumlah data training berbeda-beda, dalam uji coba setiap data training
terdapat satu kali pencahayaan terang dan gelap serta dengan jarak 50 cm dan 100 cm. Hasil
uji coba yang telah dilakukan pada pengenalan wajah menggunakan metode eigenface
PCA(principal component analysis) dan city block (manhattan) didapat kesimpulan jumlah
data training, pencahayaan dan jarak sangat mempengaruhi hasil, dibuktikan dengan jumlah
data training 10, pencahayaan terang dan jarak 50 cm menghasilkan 80% keberhasilan.