Identifikasi Wajah Manusia untuk Sistem Monitoring Kehadiran Perkuliahan menggunakan Ekstraksi Fitur Principal Component Analysis (PCA)
Abstract: Berbagai sistem
monitoring presensi yang ada memiliki kekurangan dan kelebihan masing-masing,
dan perlu untuk terus dikembangkan
sehingga memudahkan dalam proses pengolahan datanya. Pada penelitian ini
dikembangkan suatu sistem monitoring presensi menggunakan deteksi wajah manusia
yang diintegrasikan dengan basis data menggunakan bahasa pemrograman Python dan
library opencv. Akuisisi data citra dilakukan dengan ponsel android, kemudian
citra tersebut dideteksi dan dipotong sehingga hanya didapat bagian wajah
saja. Deteksi wajah menggunakan metode
Haar-Cascade Classifier, kemudian ekstraksi fitur dilakukan menggunakan metode
Principal Component Analysis (PCA). Hasil dari PCA diberi label sesuai dengan
data manusia yang ada pada basis data. Semua citra yang telah memiliki nilai
PCA dan tersimpan di basis data akan dicari kemiripannya dengan citra wajah
pada proses pengujian menggunakan metoda Euclidian Distance. Pada penelitian
ini basis data yang digunakan yaitu MySQL. Hasil deteksi citra wajah pada
proses pelatihan memiliki tingkat keberhasilan 100% dan hasil identifikasi
wajah pada proses pengujian memiliki tingkat keberhasilan 90%..
Kata kunci: android,
haar-cascade classifier, principal component analysis, euclidian distance,
MySQL, sistem monitoring presensi, deteksi wajah
Penulis: Cucu Suhery, Ikhwan
Ruslianto
Kode Jurnal: jptinformatikadd170026
