Sistem Pencatatan Kehadiran Otomatis di Ruang Kelas Berbasis Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)

Fenti Endrianti, Wawan Setiawan, Yaya Wihardi

Abstract


Pengenalan wajah (face recognition) sudah banyak diaplikasian dalam sistem biometrik. Sistem biometrik dengan pengenalan wajah ini dapat diaplikasian pada proses pencatatan kehadiran secara otomatis. Dalam dunia pendidikan, kehadiran sangat penting untuk mengetahui dan mengontrol kehadiran peserta didik di dalam kelas. Saat ini proses pencatatan kehadiran masih banyak dilakukan secara manual dan dinilai kurang efektif dan efisiensi. Oleh karena itu dalam penelitan ini dikaji mengenai sistem pencatatan kehadiran otomatis di ruang kelas berbasis pengenalan wajah yang akurat, praktis dan efisien. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Convolutional Neural Network (CNN). Eksperimen dilakukan dengan beberapa tahapan dari mulai deteksi wajah (face detection), proses perbaikan citra (preprocessing), dan pembuatan model dari data latih. Eksperimen dilakukan dengan menggunakan 2400 data citra wajah yang terbagi menjadi dua, yaitu 1200 data citra wajah lihat kamera dan 1200 data citra wajah tidak lihat kamera. Berdasarkan hasil eksperimen didapat akurasi sebesar 93,33%. Tingkat akurasi pengenalan wajah yang didapat bergantung kepada kondisi pengambilan citra masukan, pendeteksian wajah, serta proses klasifikasi.

Keywords


automatic attendance; face detection; face recognition; Convolutional Neural Network (CNN)

Full Text:

PDF


DOI: https://doi.org/10.17509/jatikom.v1i1.25146

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2020 Jurnal Aplikasi dan Teori Ilmu Komputer



JATIKOM is published by Universitas Pendidikan Indonesia
Jl. Dr. Setiabudhi 229 Bandung 40154, West Java, Indonesia
Website: http://www.upi.edu