Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Setrum : Sistem Kendali-Tenaga-elektronika-telekomunikasi-komputer
Rahmad Hidayat
Elektrical Engineering Departement, Politeknik Negeri Jakarta
Education

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Rancang bangun Sistem Presensi Menggunakan Face Recognition dengan Metode Eigenface Rahmad Hidayat
Setrum : Sistem Kendali-Tenaga-elektronika-telekomunikasi-komputer Vol 7, No 2 (2018): Edisi Desember 2018
Publisher : Fakultas Teknik Elektro - Universitas Sultan Ageng Tirtayasa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36055/setrum.v7i2.3842

Abstract

Sistem presensi merupakan suatu kegiatan yang dilakukan oleh karyawan suatu perusahaan untuk membuktikan bahwa dirinya hadir dalam melaksanakan pekerjaan. Beberapa perusahaan masih menggunakan sistem presensi secara manual, saat ini sudah menggunakan teknologi biometrik. Teknologi biometrik adalah teknologi pengenalan individu yang didasarkan pada ciri khusus fisik. Contoh teknologi biometrik adalah face recognition. Face recognition didukung dengan proses dan perangkat tambahan seperti proses pengolahan citra, penambahan library Python berupa OpenCV, metode untuk melakukan pengenalan wajah berupa metode Eigenface, penggunaan MySQL sebagai media database dari sistem dan penambahan software PyQT yang digunakan untuk pembuatan GUI dari sistem. Untuk merancang dan merealisasikan sistem presensi menggunakan face recognition dibutuhkan parameter berupa receiver operating characteristic (ROC) untuk mendapatkan nilai sensitivitas atau true positive rate (TPR) yaitu nilai citra yang dapat teridentifikasi dengan benar, nilai kekhususan atau false positive rate (FPR) yang menunjukkan tingkat kesalahan dalam melakukan proses identifikasi dan nilai akurasi yang menunjukkan nilai tingkat kecocokan pada proses identifikasi. Pengujian dilakukan dengan beberapa metode seperti pengujian dalam keadaan normal, perubahan ekspresi, penggunaan aksesoris, penggunaan foto dan pengujian pada user tidak teregistrasi. Sehingga didapatkan nilai sensitivitas atau true positive rate (TPR) sebesar 96,53%, nilai kekhususan atau false positive rate (FPR) sebesar 1,21% dan nilai akurasi sebesar 86,32%.
Co-Authors