Implementasi metode Local Binary Pattern Histogram dan Geofencing berbasis mobile pada sistem presensi

ABSTRAK

Salah satu yang berdampak pada wabah covid-19 yaitu industri/perusahaan. Sehingga dalam manajemen pegawai perlu adaptasi yang sesuai dengan keadaaan saat ini. Adaptasi yang dilakukan beberapa perusahaan dengan menerapkan work from home dan work from office atau yang biasa disebut work from anywhere. Dengan peneran sistem baru tersebut diterapkannya sistem presensi yang mendukung perusahaan dalam meminimalisir tindak kecurangan terhadap kehadiran pada saat jam kerja berlangsung. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk mengimplentasikan proses pengenalan wajah menggunakan metode local binary pattern histogram dan geofencing menggunakan metode raycasting berbasis mobile pada sistem presensi. Faktor yang mempengaruhi terhadap proses presensi pada perusahaan yang sering terjadi tidak kecurangan dalam kehadiran di jam kerja maka dibutuhkannya aplikasi presensi yang dapat meminimalisir tingkat kecurangan pegawai. Untuk mengatasi hal tersebut maka penulis mengimplementasikan 2 proses yaitu pengenalan wajah menggunakan local binary pattern histogram yang digunakan dalam memvalidasi wajah sesuai dengan data yang telah diinputkan dan geofencing menggunakan metode raycasting untuk mevalidasi lokasi pengguna. Hasil dari penelitian terhadap implementasi metode local binary pattern dan metode raycasting mendapatkan rata-rata akurasi sebesar 98 % menggunakan generate random data dan secara langsung mendapatkan akurasi rata-rata sebesar 90%. untuk penelitian selanjutnya diharapkan adanya kombinasi terhadap implementasi polygon ataupun geofance area guna memberikan tingkat akurasi yang lebih baik.

ABSTRACT

One that has an impact on the Covid-19 outbreak is the industry/company. So that in employee management it is necessary to adapt according to the current situation. Some companies have adapted by implementing work from home and work from office or what is commonly called work from anywhere. With the introduction of the new system, a presence system is implemented that supports the company in minimizing acts of fraud against attendance during working hours. So this research aims to implement the facial recognition process using the local binary pattern histogram method and geofencing using the mobile-based raycasting method on the presence system. Factors that influence the attendance process in companies that often occur are not cheating in attendance during working hours, so an attendance application is needed that can minimize the level of employee fraud. To overcome this, the authors implement 2 processes, namely facial recognition using the local binary pattern histogram which is used to validate faces according to the data that has been input and geofencing using the raycasting method to validate the user's location. The results of research on the implementation of the local binary pattern method and the raycasting method obtain an average accuracy of 98% using generate random data and directly obtain an average accuracy of 90%. for further research it is hoped that there will be a combination of the implementation of polygons or geofance areas in order to provide a better level of accuracy.

مستخلص البحث

إحدى الشركات التي لها تأثير على تفشي Covid-19 هي الصناعة / الشركة. لذلك من الضروري في إدارة الموظفين التكيف وفقًا للوضع الحالي. تكيفت بعض الشركات من خلال تنفيذ العمل من المنزل والعمل من المكتب أو ما يسمى عادة العمل من أي مكان. مع إدخال النظام الجديد ، تم تطبيق نظام التواجد الذي يدعم الشركة في تقليل أعمال الغش ضد الحضور أثناء ساعات العمل. لذلك تهدف هذه الدراسة إلى تنفيذ عملية التعرف على الوجه باستخدام طريقة الرسم البياني للنمط الثنائي المحلي والتسييج الجغرافي باستخدام طريقة البث الشعاعي القائمة على الأجهزة المحمولة على نظام الحضور. العوامل التي تؤثر على عملية الحضور في الشركات والتي تحدث غالبًا هي عدم الغش في الحضور أثناء ساعات العمل ، لذلك هناك حاجة إلى طلب الحضور الذي يمكن أن يقلل من مستوى احتيال الموظف. للتغلب على هذا ، قام المؤلفون بتنفيذ عمليتين ، وهما التعرف على الوجه باستخدام الرسم البياني للنمط الثنائي المحلي والذي يستخدم للتحقق من صحة الوجوه وفقًا للبيانات التي تم إدخالها وتحديد الموقع الجغرافي باستخدام طريقة البث الشعاعي للتحقق من موقع المستخدم. حصلت نتائج البحث على تطبيق أسلوب النمط الثنائي المحلي وطريقة البث الشعاعي على متوسط دقة 98٪ باستخدام توليد بيانات عشوائية والحصول بشكل مباشر على متوسط دقة 90٪