IMPLEMENTASI METODE EIGENFACE PADA SISTEM PENGENALAN WAJAH UNTUK ABSENSI MAHASISWA PROGRAM STUDI INFORMATIKA

Tamrin, Risanti R Tamrin (2024) IMPLEMENTASI METODE EIGENFACE PADA SISTEM PENGENALAN WAJAH UNTUK ABSENSI MAHASISWA PROGRAM STUDI INFORMATIKA. Sarjana thesis, Universitan Khairun.

	Text A. Halaman Sampul.pdf - Published Version Download (106kB)
	Text D. Abstrak.pdf - Published Version Download (141kB)
	Text 01 BAB I.pdf - Published Version Download (101kB)
	Text G. Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (178kB)
	Text SKRIPSI UTUH RISANTI R TAMRIN_07351711016.pdf - Published Version Download (4MB)

Abstract

Dalam era teknologi saat ini, banyak kegiatan manual dapat diotomatiskan dengan teknologi biometrik, seperti sidik jari dan pengenalan wajah. Penelitian ini menggabungkan teknologi pengenalan wajah dengan lokasi khusus di kampus. Sistem absensi ini menghasilkan keuntungan dalam peningkatan keamanan dan efisiensi proses pengenalan target. Penelitian ini menggunakan metode Eigenface yang dikenal dengan metode pengenalan wajah dengan dasar principal component analysis (PCA). Prinsipnya adalah dengan mengambil data unik dari wajah yang tertera lalu di encode dan dibandingkan lewat hasil code yang lebih dulu. Penelitian dimulai dengan pengumpulan data, termasuk data wajah, nomor induk mahasiswa, dan tahun angkatan. Analisis kebutuhan, seperti latihan, bahan, dan bahasa pemrograman, dilakukan sebelum merancang sistem. Tahapan perancangan mencakup perancangan database, alur kerja sistem, dan antarmuka sistem. Implementasi sistem melibatkan pelatihan data menggunakan metode Eigenface, implementasi, dan pengujian berdasarkan rancangan sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa mahasiswa dapat login, dosen dapat mengaktifkan status absensi, dan sistem berhasil mengenali wajah dalam proses absensi. Data hasil absensi dapat diakses oleh dosen, TU/admin, dan Ketua Program Studi. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam mengoptimalkan proses absensi mahasiswa dengan memanfaatkan teknologi biometrik dan lokasi khusus di kampus. Keberhasilan implementasi sistem ini menunjukkan potensi untuk meningkatkan efisiensi dan keakuratan proses absensi di lingkungan akademis.Dari hasil pengujian persentase nilai akurasi mencapai 93% hingga 100%. Kata Kunci: Eigenface, Absensi, Mahasiswa, Pengenalan Wajah

Actions (login required)

View Item