SISTEM PRESENSI PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) - EKO SUDARYANTO; ASEP SURYANTO (Fakultas Teknik, Universitas Wijayakusuma Purwokerto, 2021)
ABSTRAKPada kegiatan belajar mengajar diadakan presensi. Presensi ini digunakan selain pihak pelajar juga digunakan oleh instanasi yang mengadakan kegiatan belajar mengajar. Dalam mengikuti perkuliahan kehadiran mahasiswa akan dicatat dalam presensi kehadiran.Algoritma Principal Component Analysis (PCA) yaitu salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengolah citra wajah seseorang sehingga secara otomatis sistem akan mengenali wajah seseorang melalui ciri-ciri utamanya seperti mata, hidung, bibir, alis sebagai identitas. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang sistem presensi pengenalan wajah dengan menggunakan metode PCA dan mengetahui tingkat akurasi dari sistem presensi pengenalan wajah. Metode penelitian yang digunakan adalah metode waterfall. Hasil penelitian iniberhasil merancang aplikasi presensi mahasiswa berbasis pengenalan wajah dengan menerapkan Algoritma Principal Component Analysis (PCA). Tingkat keberhasilan pengenalan wajah dengan rata-rata nilai mencapai 88%. Untuk nilai keberhasilan pengenalan wajah tertinggi yaitu 90% sedangkan terendah yaitu 75%.Kata Kunci : presensi, pengenalan wajah, algoritma PCA.Â ABSTRACTIn teaching and learning activities, attendance is held. This presence is used in addition to the students as well as by institutions that hold teaching and learning activities. In attending lectures, student attendance will be recorded in attendance. Principal Component Analysis (PCA) algorithm is a method that can be used to process a person's face image so that the system will automatically recognize a person's face through its main characteristics such as eyes, nose, lips, eyebrows as identity. The purpose of this study was to design a facial recognition presence system using the PCA method and to determine the accuracy level of the facial recognition presence system. The research method used is the waterfall method. The results of this study succeeded in designing a face recognition-based student presence application by applying the Principal Component Analysis (PCA) Algorithm. The success rate of face recognition with an average score of 88%. The highest success rate for facial recognition is 90% while the lowest is 75%.Keywords: presence, face recognition, PCA algorithm.