Laporkan Masalah

Merancang bangun sistem presensi karyawan berbasis pengenalan wajah dengan Algoritma Eigenface :: Studi kasus pada STMIK AMIKOM Yogyakarta

Al FATTA, Hanif, Drs. Agus Harjoko, MSc.,PhD

2007 | Tesis | S2 Ilmu Komputer

Perkembangan teknologi komputer membawa cara-cara baru dalam membatasi pengguna yang tidak berhak untuk mengakses sistem komputer yang kita miliki. Salah satu teknologi yang digunakan adalah penggunaan biometrik untuk media identifikasi bagi user yang akan mengakses sistem. beberapa jenis biometrik bisa digunakan misalnya sidik jari, DNA, retina dan wajah. Penelitian ini bertujuan membangun sistem pencatatan kehadiran karyawan dengan mekanisme pengenalan wajah menggunakan algoritma eigenface. Keuntungan utama dengan penggunaan wajah adalah wajah bersifat unik untuk setiap orang termasuk orang kembar dan tidak seorangpun bisa menggunakan wajah orang lain untuk melakukan proses presensi. Beberapa masalah muncul disini, sistem yang diusulkan belum bisa menampilkan akurasi 100% seperti sistem presensi yang seharusnya. Intensitas cahaya, resolusi citra yang ditangkap dan jarak antara subjek dan capture device punya pengaruh besar atas kegagalan pengenalan. Dari keseluruhan test dapat disimpulkan bahwa pengenalan wajah menggunakan eigenface menunjukkan akurasi yang cukup baik untuk subjek yang berbeda jenis kelamin.Hasil pengenalan untuk citra berjenis kelamin pria dan wanita tidak memberikan perbedaan yang signifikan. Sistem juga masih bisa mengenali subjek yang menggunakan perubahan ekspresi (tersenyum, tertawa) selama proses presensi dilakukan.

Computer Technology development brings us to new way of preventing untrusted user accessing our computer system. One of the technology is the use of biometric as identification tool for user intended to access the system. Several kinds of biometric could be used such as finger print, DNA, iris and face. This research aims to build the system used face recognition mechanism as input device to employee attendance recording system using eigenface algorithm. The major advantages are, face is unique for every person including twins and nobody can use other’s face to perform attendance recording transaction. Certain problem rise. This proposed system doesn’t have 100% accuracy as it should be. The light intensity, the resolution of the captured image and the distance beetwen subject and capture device do have major effect on the failure of recognition. From the overall test we conclude that face recognition using eigenface algorithm performs good accuracy across the gender of the subject. Male or female subject doesn’t bring significant differences in accuracy of the recognition. Changes across pose doesn’t effect the accuracy as well. System still recognizes subject using different expression (smile, laugh) during attendance recording transaction.

Kata Kunci : Sistem Informasi Sumberdaya Manusia,Pengenalan Wajah,Algoritma Eigenface, Biometrics, DNA, iris, face, recognition, eigenface, accuracy, resolution, light intensity


    Tidak tersedia file untuk ditampilkan ke publik.