Implementasi metode eigenface dalam aplikasi absensi berbasis webcam di probistek Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang

ABSTRAK:

Sistem biometrika adalah sebuah teknologi pengenalan seseorang yang banyak di kembangkan akhir-akhir ini. Salah satunya adalah sistem pengenalan wajah, dimana masukannya berupa wajah seseorang yang berbentuk citra digital maupun bentuk video yang kemudian akan dibandingkan dengan data yang ada pada database.

Pada masa sekarang ini sistem absensi perkuliahan masih menggunakan cara lama yakni menggunakan tanda tangan. Sistem absensi yang seperti itu cenderung sangat mudah untuk dimanipulasi, contohnya pemalsuan tanda tangan.
Dari pernyataan diatas muncul sebuah ide untuk membuat sebuah sistem absensi dengan menggunakan wajah sebagai sarana untuk absensi. Dengan menggunakan wajah, mahasiswa tidak akan bisa lagi melakukan kecurangan karena wajah manusia memiliki cirikhas masing-masing. Peneliti merancang sistem pengenalan wajah ini berbasis desktop, dengan menggunakan Bahasa pemrograman Python. Metode yang digunakan untuk proses pengenalan wajah yaitu Eigenface, karena metode ini menurut peneliti sangat cocok, karena tingkat komputasi yang sederhana dan juga tingkat akurasi untuk pengenalan sangat tinggi.

Pada pengujian sistem absensi ini jarak yang digunakan adalah 0,5 meter, 1 meter, dan 1,5 meter. Dan untuk posisi wajah yang akan dikenali menggunakan 5 variasi posisi, yakni menghadap lurus kedepan, miring kekanan, miring kekiri, miring keatas dan miring kebawah masing-masing dengan sudut 450. Dari hasil ujicoba yang dilakukan keberhasilan identifikasi pada jarak 0,5 meter sebesar 84%, pada jarak 1 meter 70%, dan pada jarak 1,5 meter 58%.

ABSTRACT:

Biometrics system is a recognition technology that developed a lot lately. One of them is a face recognition system, where the input is a person's face in the form of digital images or video which will then be compared with existing data on the database.
At present the lecture attendance system still uses the old way which still uses the signature. Attendance system like that tend to be very easy to manipulate, for example, forged the signatures.
From that statement, an idea emerged to create a absenteeism system using the face as a means to record attendance. By using the face, students will no longer be able to cheat, because human faces have their own characteristics. Researchers design a facial recognition system that based on the desktop, using the Python programming language. The method used for face recognition process is Eigenface, because this method according to the researchers is very suitable, because the computation level is simple and also the accuracy level for recognition is high.
In testing this absence system, the distance used is 0.5 meters, 1 meter, and 1.5 meters. And for the position of the face to be recognized using 5 position variations, ie facing straight ahead, right tilted, tilted left, tilted up and down slant, each with 45 degree angle. From the test results, the success of identification at 0.5 meter distance is 84%, at 1 meter distance is 70%, and at the distance of 1.5 meters is 58%.

ملخص البحث:

ألفا رشادي. 2017. تطبيق طريقة إيجينفاس (Eigenface) في برنامج الحضور مقرها بالويب كاميرا (Webcam) في برنامج أعمال في مجال التكنولوجيا (Probistek) بجامعة مولانا مالك إبراهيم الإسلامية الحكومية بمالانج. بحث الجامعي. قسم المعلوماتية. كلية العلوم والتكنولوجيا. جامعة مولانا مالك إبراهيم الإسلامية الحكومية بمالانج.
المشرف: (1) الدكتور سوهارتونو الماجستير. (2) الدكتور محمد فيصال.
كلمات المفتاحية : إيجينفاس، الوجه، التعرف على الوجه، بيثون.
فإنّ نظام التحقق من الهوية (Biometrik) هو إحدى التكنولوجيا لمعرفة الأشخاص المتطور في عصرنا هذا. وإحدى النظام في هذا التكنولوجيا هي نظام التعرف على الوجه فيما أدخل فيه البيانات وجه في الشكل صورة الرقمية أو الفيديو ويقترن بعده بالبيانات الموجودة في قاعدة البيانات.
ولايزال نظام الحضور المحاضرات في عصنا هذا يسنخدم نظام القديمي وهو نظام التوقيع. لها نظام التعرف على الوجه بعض المميزات أن الطلاب لا يستطيع أن يخدع بسبب الخصائص الوجه يختلف بالآخرين. يصمم الباحث هذا النظام مقرها بالسطح المكتب باستخدام لغة البرمجة بيثون. وطريقة لتحقيق التعرف على الوجه هي إيجينفاس لأن هذه الطريقة مناسبة عند منظور الباحث بناء على بساطة المستوية الحسوبية وارتفاع المستوية الدقة.
وقد تم الاختبر هذا البرنامج على مسافة نصف متر، متر واحد، واحد ونصف متر. ويقدر هذا البرنامج تعرف على الوجه في خمسة أشكال مختلفة من الموقف وهي تواجه مباشرة، وتواجه إلى اليمين، تواجه إلأى اليسار، وألعىل، و الانحناءة، وكلهم في زاوية الميل 45ْ. بناء على التجارب التي تم تقديمها، نال الباحث نسبة النجاح التعرف على الوجه تبلغ في 84% في مسافة نصف متر، و 70% متر واحد، و 58% في واحد ونصف متر.