Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
5.16
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika Swabumi (Suara Wawasan Sukabumi) : Ilmu Komputer, Manajemen, dan Sosial Jurnal Pilar Nusa Mandiri INOVTEK Polbeng - Seri Informatika Jurnal Teknik Informatika STMIK Antar Bangsa JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology IJIS - Indonesian Journal On Information System Jurnal Riset Informatika Jurnal Infortech Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi Jurnal Sistem Informasi JUSTIAN - Jurnal Sistem Informasi Akuntansi Jurnal Insan Electrician : Jurnal Rekayasa dan Teknologi Elektro Jurnal Aruna Mengabdi (ARMI) Journal of Accounting Information System Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Ari Puspita
Universitas Bina Sarana Informatika
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Public Health Social Sciences Other

Published : 43 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Journal of Accounting Information System

 1 
Pengembangan Prototype Aplikasi Pengenalan Wajah Real-Time dengan Metode Haar Cascade dan LBPH Sahara, Sucitra; Puspita, Ari; Mely Mailasari
JAIS - Journal of Accounting Information System Vol. 4 No. 2 (2024): Desember
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/jais.v4i2.7585

Abstract

Pengenalan wajah merupakan salah satu teknologi biometrik yang banyak digunakan dalam berbagai bidang, seperti keamanan, akses kontrol, dan personalisasi layanan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah prototype aplikasi pengenalan wajah secara real-time menggunakan kombinasi metode Haar Cascade untuk deteksi wajah dan Local Binary Patterns Histograms (LBPH) untuk pengenalan wajah. Haar Cascade digunakan karena kemampuannya dalam mendeteksi wajah secara cepat, sementara LBPH dipilih karena keakuratannya dalam mengenali wajah pada lingkungan dengan pencahayaan yang bervariasi. Prototype ini dirancang untuk mengenali individu secara efisien dengan memanfaatkan teknologi pemrosesan citra digital. Data pengujian mencakup gambar wajah dari berbagai individu dalam kondisi pencahayaan dan sudut pandang yang beragam. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi mampu mendeteksi dan mengenali wajah dengan tingkat akurasi yang tinggi, khususnya dalam lingkungan terkendali. Namun, beberapa tantangan teridentifikasi pada kondisi lingkungan yang dinamis, seperti latar belakang kompleks atau perubahan pencahayaan drastis. Dengan demikian, aplikasi ini memiliki potensi untuk diimplementasikan dalam sistem autentikasi berbasis wajah atau aplikasi lain yang membutuhkan pengenalan wajah secara cepat dan akurat, yang dapat dikembangkan untuk mengidentifikasi. Semakin redup cahaya dan semakin jauh jarak pengenalan wajah dari kamera maka akan semakin kecil tingkat kemiripan yang didapatkan. Nilai kemiripan tertinggi yang diperoleh adalah pada intensitas cahaya terang dengan nilai kemiripan sebesar 78%. 
Pengembangan Prototype Aplikasi Pengenalan Wajah Real-Time dengan Metode Haar Cascade dan LBPH Sahara, Sucitra; Puspita, Ari; Mely Mailasari
JAIS - Journal of Accounting Information System Vol. 4 No. 2 (2024): Desember
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/jais.v4i2.7585

Abstract

Pengenalan wajah merupakan salah satu teknologi biometrik yang banyak digunakan dalam berbagai bidang, seperti keamanan, akses kontrol, dan personalisasi layanan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah prototype aplikasi pengenalan wajah secara real-time menggunakan kombinasi metode Haar Cascade untuk deteksi wajah dan Local Binary Patterns Histograms (LBPH) untuk pengenalan wajah. Haar Cascade digunakan karena kemampuannya dalam mendeteksi wajah secara cepat, sementara LBPH dipilih karena keakuratannya dalam mengenali wajah pada lingkungan dengan pencahayaan yang bervariasi. Prototype ini dirancang untuk mengenali individu secara efisien dengan memanfaatkan teknologi pemrosesan citra digital. Data pengujian mencakup gambar wajah dari berbagai individu dalam kondisi pencahayaan dan sudut pandang yang beragam. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi mampu mendeteksi dan mengenali wajah dengan tingkat akurasi yang tinggi, khususnya dalam lingkungan terkendali. Namun, beberapa tantangan teridentifikasi pada kondisi lingkungan yang dinamis, seperti latar belakang kompleks atau perubahan pencahayaan drastis. Dengan demikian, aplikasi ini memiliki potensi untuk diimplementasikan dalam sistem autentikasi berbasis wajah atau aplikasi lain yang membutuhkan pengenalan wajah secara cepat dan akurat, yang dapat dikembangkan untuk mengidentifikasi. Semakin redup cahaya dan semakin jauh jarak pengenalan wajah dari kamera maka akan semakin kecil tingkat kemiripan yang didapatkan. Nilai kemiripan tertinggi yang diperoleh adalah pada intensitas cahaya terang dengan nilai kemiripan sebesar 78%. 
Co-Authors Ade Fitria Lestar Ade Fitria Lestari Ade Fitria Lestari Ade Fitria Lestari, Ade Fitria Alfrieda, Nyanyu Siti Aminah Lily Antonius Ariyo Nugroho Aris Suryadi Azironia, Aghita Dahlia Dahlia Dewi, Ratna Kusuma Endang Pujiastuti Evi Yani Fenny Ayu Lestari Fikriansyah, Muhammad Frieyadie Fuad, Mohammad Haddiel Gustisio, Fakhri Hartanto, Candra Hilda Amalia Hilda Amalia Hilda Amalia Hilda Amalia Ida Faridah Jefi, Jefi Lia Mazia, Lia Mely Mailasari Muhammad Fahmi MUHAMMAD ILHAM Nugroho, Antonius Ariyo Nurul Muthia Nyanyu Siti Aminah Lily Alfrieda Prakoso, Rio Setio Pram Anafi Karan Rafi Zuhud Agungsyah Rahmat Tri Yunandar Rani Irma Handayani, Rani Irma Retno Utami, Retno Riki Ardiansyah Seni Kurniasari Siti Helmyati Sriyadi Sriyadi Veithzal Rivai Zainal Widyastuti, Reny Wulan Dari Yuli Wahyuni Yuli Wahyuni Yuli Wahyuni Yuningsih, Yuyun Yunita Yunita Yuyun Yuningsih