<![CDATA[ABSTRACTThe village as a government agency has many problems that need help using information technology. One of the problems that often becomes a problem in the Village office is the performance of village officials, especially in terms of attendance. The technology that can be used for presence systems is face identification technology. This technology identifies a person's special physical characteristics, namely using a human face. The face identification process for this presence system requires a method to get valid results. The method used in facial identification is the Eigenface method. The research flow used in making this system includes: problem identification, determining research objectives, data collection, literature study, system design, system development, system testing, system documentation, and conclusions. There are several stages in facial identification using the Eigenface method, namely: the image acquisition stage, the preprocessing stage, the feature extraction stage, and the matching or recognition stage. This application has several menus, namely the menu for adding songket data to input facial training data, the attendance menu using face recognition, and the attendance report print menu. System testing is carried out using the accuracy equation with the result of 85% with 8 data of True Positive, 9 data of True Negative, 2 False Positives and 1 False Negative.Keywords: Leave, Lecturer, Education Staff, Application.ABSTRAKDesa sabagai instansi pemerintahan memiliki banyak permasalahan yang perlu dibantu menggunakan teknologi informasi. Salah satu yang sering menjadi permasalahan di kantor Desa adalah kinerja pegawai atau aparatur Desa terutama dalam hal presensi kehadiran. Teknologi yang dapat dimanfaatkan untuk sistem presensi adalah teknologi identifikasi wajah. Teknologi ini mengidentifikasi ciri-ciri khusus fisik seseorang yaitu menggunakan wajah manusia. Proses identifikasi wajah untuk sistem presensi ini memerlukan sebuah metode untuk mendapatkan hasil yang valid. Metode yang digunakan dalam identifikasi wajah ini adalah metode Eigenface. Alur penelitian yang digunakan dalam pembuatan sistem ini adalah meliputi: identifikasi masalah, menentukan tujuan penelitian, pengumpulan data, studi pustaka, perancangan sistem, pengembangan sistem, pengujian sistem, dokumentasi sistem, dan pengambilan kesimpulan. Beberapa tahapan dalam identifikasi wajah dengan metode Eigenface, yaitu : tahap akuisisi citra, tahap preprocessing, tahap ekstraksi fitur, dan tahap matching atau pengenalan. Aplikasi ini memiliki beberapa menu yaitu menu penambahan data songket untuk menginputkan data training wajah, menu absensi menggunakan pengenalan wajah, dan menu cetak laporan absensi. Pengujian sistem yang dilakukan menggunakan persamaan akurasi didapatkan hasil sebesar 85% dengan jumlah True Positive sebanyak 8 data, True Negative sebanyak 9 data, False Positif sebanyak 2 data, dan False Negatif sebanyak 1 data.Kata Kunci : Face Identification, Eigenface, Employee Presence]]>
