Penerapan Manhattan distance pada eigenface untuk rancang bangun absensi pegawai berbasis webcam

INDONESIA:

Absensi merupakan daftar kehadiran seseorang dalam suatu kegiatan baik instansi maupun non instansi. Absensi sangat perlu di kontrol, karena absensi dapat mengetahui tingkat rendah dan tingginya produktifitas, salah satunya pegawai. Pada jalannya absensi terjadi beberapa kelemahan absensi seperti halnya absensi manual dapat diwakilkan dan sering terjadi kesalahan pada fingerprint karena keterbatasan fisik. Tujuan dari penelitian ini memberikan solusi dari beberapa masalah atau kelemahan yang terjadi pada proses absensi.

Metode yang utama digunakan penelitian ini adalah pada penerapan manhattan distance pada eigenface. Manhattan diterapkan untuk mengetahui seberapa akurasi keberhasilan pengenalan wajah jika di terapkan pada metode eigenface. Penerapanya sendiri lebih ditekankan pada saat pengenalan wajah dengan intensitas cahaya yang berbeda beda.

Dari hasil percobaan pengenalan wajah pada saat proses percobaan dengan membandingkan percobaan dengan setiap intensitas cahaya, manhattan distance dapat mengenali wajah dengan tingkat keberhasilan 78% pada intensitas cahaya 56 lux untuk intensitas cahaya 76 lux keberhasilan 68% dan untuk intensitas cahaya 96 lux keberhasilan 54%.Pada penelitian menggunakan lamanya waktu
pencocokan dengan menggunakan intensitas cahaya maka semakin banyak data sampel wajah dan semakin naik tingkat intensitas cahaya, waktu yang dibutuhkan
dalam pencocokan juga semain lama.

ENGLISH:

Absence is list presence of a person on an activity in institution and non-institution. Absence needs to be controlled, because it can determine level of low presence and high productivity, one of them employe. In the course, absence occurred several weakness such as manual absence can be represented and often occur an errors in fingerprint because physical limitations. The purpose of this study is provide a solution of some problems or weakness that occur in the absence process.

The main method used in this research is the application of manhattan distance to eigenface. Manhattan is applied to determine how many procentage of successful accuracy face recognition when applied to eigenface. This applicable is more emphasis on face recognition when the intensity of light are different.

From the results experiment, face recognition at the time of the experiment process by comparing experiments with every light intensity, manhattan distance can recognize a face with succesfull rate 78% on light intensity 56 lux, as for the light intensity 76 lux succesfull rate 68% and for light intensity 96 lux succesfull rate 54%.The conclude of experiment with time and light effect is directly proportional the amount of time is with the light and amount data.