p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Teknika
Andrew Febrian Miyata
Program Studi Teknik Elektro, Universitas Katolik Widya Mandala Surabaya, Jawa Timur

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Sistem Absensi Berbasis Pengenalan Wajah Andrew Febrian Miyata; Hartono Pranjoto
Teknika Vol 11 No 1 (2022): Maret 2022
Publisher : Center for Research and Community Service, Institut Informatika Indonesia (IKADO) Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34148/teknika.v11i1.424

Abstract

Virus COVID-19 menyebar melalui droplet dari mulut dan hidung yang dapat menyebar melalui sentuhan. Sistem absensi yang biasa digunakan berbasis sentuhan seperti sidik jari maupun Radio-frequency identification (RFID). Untuk mengurangi penyebaran virus COVID-19 diperlukan absensi yang tidak berbasis sentuhan, karena itu dipilih sistem absensi menggunakan wajah. Untuk dapat mengenali wajah dibutuhkan metode guna mendeteksi keberadaan wajah, kemudian mendapatkan data orthoghonal dari wajah. Data orthogonal dari 2 foto orang yang sama akan memiliki kesamaan 60-80%, sedangkan orang yang berbeda akan dibawah 60%. Program mempunyai akurasi 95% saat melihat orang yang terdaftar pada database namun akurasi berkurang saat melihat orang yang tidak terdapat pada database menjadi sebesar 80% saat dilakukan uji coba menggunakan 20 orang yang tidak terdaftar. Lebih susah bagi sistem untuk mengenali bahwa orang tersebut tidak terdaftar karena apabila batas bawah kecocokan ditingkatkan akan berpengaruh dengan kemampuan sistem mendeteksi wajah orang yang terdaftar. Untuk meningkatkan akurasi dapat dilakukan dengan cara memiliki database foto resolusi tinggi, pencahayaan mencerminkan ruangan yang digunakan untuk absensi, dan menggunakan gambar terbaru.