Sistem Absensi Berbasis Pengenalan Wajah dengan Metode LBPH Menggunakan Raspberry Pi - Rishad Harisdias Bustomi; Teddi Hariyanto (Politeknik Negeri Bandung, 2020)
Sistem absensi di laboratorium telekomunikasi Politeknik Negeri Bandung saat ini masih menggunakan cara manual. Cara manual ini masih memiliki beberapa kelemahan seperti kecurangan yang dapat terjadi dengan memanipulasi data. Oleh karena itu dikembangkan sistem yang dapat melakukan absensi melalui pengenalan wajah dimana data hasil pengenalannya dapat dikirimkan melalui web. Pengenalan wajah ini dilakukan dengan menggunakan raspberry pi yang terintegrasi dengan modul kamera. Metode yang digunakan adalah metode haar-cascade yang berfungsi untuk mendeteksi wajah dan LBPH untuk mengubah wajah tersebut menjadi karakteristik baru. Alat ini harus dilatih terlebih dahulu dengan dataset foto mahasiswa yang ingin dikenali. Foto dataset ini dapat diunggah sendiri oleh mahasiswa melalui website yang sudah dibuat. Data foto dari web ini lalu dapat diambil oleh program pengenalan wajah untuk disimpan di folder datase. Dataset ini lalu dilatih untuk didapatkan nilai LBPH-nya dan disimpan dalam suatu file. File ini lalu dibandingkan dengan program utamapengenalan. Hasil pengujian dari alat ini membuktikan bahwa program pengenalan wajah ini memiliki akurasi total sebesar 95,5% dengan waktu proses rata-rata 10,98 detik sekali pengenalan wajah. Alat ini juga mempunyai suhu rata-rata sebesar 63,87 derajat celcius ketika alat berjalanan nonstop selama 8 jam. Interface website dapat dilihat dari gawai manapun karena tampilan yang responsif