Perancangan Database Penyimpanan Data Gambar Mahasiswa Bermasker untuk Pembuatan Aplikasi Presensi Face Recognation


Athifah Arsa Kharawan(1*); Lilis Nur Hayati(2); Nia Kurniati(3);

(1) Universitas Muslim Indonesia
(2) Universitas Muslim Indonesia
(3) Universitas Muslim Indonesia
(*) Corresponding Author

  

Abstract


Data presensi perkuliahan pada perguruan tinggi menjadi suatu acuan dalam menunjukan kredibilitas setiap mahasiswa yang digunakan oleh para dosen sebagai data untuk pemberian nilai mahasiswa sekaligus sebagai bahan evaluasi keberhasilan belajar mengajar dalam pekuliahan. Kehadiran sangatlah penting bagi mahasiswa yang diwajibkan untuk menghadiri minimal 80%, yang dimana menentukan mahasiswa tersebut layak untuk mengikuti ujian semester atau tidak, selain itu kebanyakan dosen menjadikan sebagai komponen penilaian. Sistem face recognition ini tidak hanya bermanfaat untuk menghindari kecurangan pada absensi kelas namun, juga dapat diimplementasikan untuk sistem presensi pada acara-acara perkuliahan yang membutuhkan presensi peserta untuk merekap kehadirannya. Terdapat 2 tahapan dalam proses Face Recognition yaitu Face Detection yang berfungsi untuk mendeteksi wajah dan kemudian wajah yang terdeteksi akan diproses dengan cara membandingkan dengan database wajah yang telah ada dalam database. Hasil penelitian dan pembahasan perancangan database penyimpanan data gambar mahasiswa bermasker untuk pembuatan aplikasi presensi face recognition yaitu pada dataset yang dikumpulkan yaitu kelas B3 ada 15 orang mahasiswa dengan stambuk 13020220160, 13020220167 dan 13020220173, 13020220175, 13020220178, 13020220179,  13020220183,  13020220184,  13020220188,  13020220191,13020220195, 13020220200, 13020220204, 13020220208 dan 13020220216 dengan jumlah data yaitu 30 foto tiap mahasiswa. Adapun solusi yang diberikan yaitu mampu membantu dosen dan mahasiswa dalam melakukan presensi melalui aplikasi dengan menggunakan webcame supaya tetap mengenali wajah walaupun menggunakan masker.


Keywords


Face Recognition; Presensi Mahasiswa; Face Detection; Database Gambar Bermasker; Aplikasi Presensi

  
  

Full Text:

PDF
  

Article Metrics

Abstract view: 170 times
PDF view: 15 times 		     

Digital Object Identifier

doi  https://doi.org/10.33096/busiti.v4i4.1881 		  

Cite

How to cite item

References


S. Desain Komunikasi Visual, S. dan Desain, and M. Fahzurrahman, “Pelatihan Beauty Shot Photography Dengan Kamera Handphone Pada Murid Tatarias Pengantin Di Lkp Lelly Medan Marelan,” J. Community Dedication, vol. 2, no. 3, pp. 141–150, 2022.

S. D. Riyanto, E. Alimudin, and C. B. Utomo, “Sistem Presensi Menggunakan Pengenalan Wajah dan Metode Deteksi Masker Pada Lingkungan Kampus,” in Prosiding Seminar Nasional Wijayakusuma National Conference, 2021, pp. 21–30.

E. Evelyn, R. Adipranata, and K. Gunadi, “Sistem Presensi Mahasiswa Menggunakan Face Recognition Dengan Metode Facenet Pada Android,” J. Infra, vol. 10, no. 2, pp. 56–62, 2022.

M. Z. F. Sadrah, “Sistem Presensi Mahasiswa Berbasis Multi-Face Recognition dengan Histogram of Oriented Gradients= Student Attendance System Based on Multi-Face Recognition Using Histogram of Oriented Gradients,” 2022, Universitas Hasanuddin.

I. Fauzi, A. Junaidi, and W. A. Saputra, “Penerapan Face Recognition Berbasis GUI Visual Studio 2012 Menggunakan Algoritma Eigenface dan Metode Pengembangan Waterfall Pada Sistem Absensi Mahasiswa IT Telkom Purwokerto,” J. Dinda Data Sci. Inf. Technol. Data Anal., vol. 2, no. 1, pp. 21– 27, 2022.

S. Banu, “Implementasi Penggunaan Opencv Pada Face Recognition Untuk Sistem Presensi Perkuliahan Mahasiswa,” 2020.

S. F. Hermawan and U. Ali, “Implementasi Aplikasi Sistem Presensi Mahasiswa Prodi S1 Teknik Komputer Berbasis Pengenalan Wajah,” eProceedings Eng., vol. 9, no. 3, 2022.

R. Noviantho, S. J. I. Ismail, and P. Periyadi, “Sistem Presensi menggunakan Face Recognition,”eProceedings Appl. Sci., vol. 5, no. 2, 2019.

D. Ceme, N. M. Faizah, and L. Koryanto, “Aplikasi Presensi Kehadiran Guru Di Smkn Pakisjaya Berbasis Face Recognition Menggunakan Opencv,” J. Indones. Manaj. Inform. dan Komun., vol. 4, no. 1, pp. 1–7, 2023.

A. N. Ramdhon and F. Febriya, “Penerapan Face Recognition Pada Sistem Presensi,” J. Appl. Comput. Sci. Technol., vol. 2, no. 1, pp. 12–17, 2021.

S. Satwikayana, S. A. Wibowo, and N. Vendyansyah, “Sistem Presensi Mahasiswa Otomatis Pada Zoom Meeting Menggunakan Face Recognition Dengan Metode Convulitional Neural Network Berbasis Web,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 5, no. 2, pp. 785–793, 2021.

F. Hardianto, “Aplikasi Presensi Online WFH Menggunakan Sidik Jari Dan Face Recognition Berbasis Mobile (Studi Kasus: PT Toko Damai Sejahtera Kota Rengat),” 2022, Universitas Islam Riau.

B. Anufia and T. Alhamid, “Instrumen pengumpulan data,” 2019.

M. A. Asis, P. Purnawansyah, and Y. Salim, “Rancang Bangun Sistem Manajemen Data Akreditasi berbasis Web,” J. Cerita, vol. 10, no. 1, pp. 32–38, Feb. 2024, doi: 10.33050/cerita.v10i1.2989

D. Andika and D. Darwis, “Modifikasi Algoritma Gifshuffle Untuk Peningkatan Kualitas Citra Pada Steganografi,” J. Ilm. Infrastruktur Teknol. Inf., vol. 1, no. 2, pp. 19–23, 2020.

R. Wulanningrum and R. Halilintar, “Pengembangan Sistem Biometrik Pengenalan Wajah Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN),” in Seminar Nasional Teknologi & Sains, 2022, pp. 132–137.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2024 Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI)

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.