dc.description.abstract | DWIKY ANDIKA PRASETYO. 102118060. Rancang Bangun Sistem Presensi dengan Face Recognition Berbasis Mikrokontroler. Dibimbing oleh MARZA MARZUKI dan HERMINARTO NUGROHO.
Manusia memiliki bentuk atau ciri yang berbeda-beda pada masing-masing individu. Hal tersebut yang membuat perkembangan terhadap teknologi biometric. Teknologi biometric menggunakan fisiologis untuk memverifikasi identitas seseorang. Pada zaman sekarang sistem presensi kebanyakan menggunakan sistem biometric sidik jari. Pada sistem tersebut terdapat beberapa kelemahan yaitu gagal mengidentifikasi sidik jari dan rentan dimanipulasi, karena banyak sistem sidik jari yang masih menggunakan pengambilan data secara manual yang cukup merepotkan. Oleh karena itu perkembangan teknologi biometric mengarah kepada sistem face recognition. Face recognition merupakan sistem verifikasi menggunakan wajah gabungan dari machine learning dan teknik biometric. Maka dari itu dibuat Rancang Bangun Sistem Presensi dengan Face Recognition Berbasis Miktrokontroler. Penggunaan alat tersebut diharapkan dapat menyelesaikan masalah kegagalan autentifikasi yang disebabkan oleh debu dan cidera pada tangan. Berbeda dengan sistem sebelumnya yang mengharuskan pengambilan data secara manual, maka sistem yang dibuat akan langsung memasukkan data secara real time ke database untuk mempermudah dalam pengambilan data oleh admin. Metode yang akan digunakan dalam pembuatan sistem presensi dengan face recognition adalah metode local binary pattern histogram dan haar cascade classifier. LBPH digunakan sebagai pengolahan fitur wajah sedangkan haar cascade digunakan sebagai pengambilan frame wajah. Alat presensi dengan sistem face recognition diuji terhadap 50 user dan dibandingkan dengan sistem presensi sidik jari, kemudian dilanjutkan dengan pengujian terhadap 15 user dengan variasi sudut pendeteksian (15°, 30°, dan 45°) dan terhadap 5 user dengan variasi penggunaan aksesori (kacamata, topi, dan masker). Hasil pengujian menunjukkan alat presensi dengan sistem face recognition memiliki nilai akurasi dan kecepatan pendeteksian yang lebih baik yaitu 99% dan 1,503 s apabila dibandingkan dengan sistem sidik jari yang memiliki nilai akurasi dan kecepatan pendeteksian sebesar 90% dan 2,966 s. Pada pengujian dengan variasi sudut pendeteksian, alat presensi dengan sistem face recognition dapat mendeteksi user dengan baik pada posisi sudut 15° dan 30°, sedangkan pada sudut 45° wajah sudah tidak terlihat dalam frame sehingga wajah tidak dapat dideteksi dengan baik. Sedangkan pada pengujian dengan variasi penggunaan aksesoris (kacamata, topi, dan masker), alat presensi dengan sistem face recognition dapat mendeteksi seluruh user dengan baik. Namun pada pengujian terhadap user pengguna masker dibutuhkan waktu yang lebih lama dan tingkat konfiden sistem yang dihasilkan lebih rendah. | en_US |