PEMANFAATAN FACE RECOGNITION PADA SISTEM PENCATATAN KEHADIRAN

Lilis Setyowati, Vista Sasmita Padmanagara

Abstract

Face recognition merupakan sistem identifikasi biometrik yang paling baik dalam
mengindentifikasi seseorang dengan fitur-fitur khusus pada tubuh maupun DNA yang
menjadi pembeda antara satu orang dengan orang lainnya. Sistem ini dapat
dimanfaatkan untuk sebuah sistem pencatatan kehadiran mahasiswa di salah satu
Universitas di Depok. Sistem dibuat guna menggantikan sistem pencatatan
konvensional yang masih digunakan saat ini. Sistem dibuat menggunakan salah satu
variasi metode dari Deep Convolutional Neural Network (DCNN) yaitu Multi-task
Cascaded Convolutional Neural Network (MTCNN) dan Vggface2 dan
mengaplikasikan library Pytorch untuk memperdalam pengetahuan tentang face
recognition. Vggface2 merupakan model jaringan neural network yang digunakan pada
pengenalan wajah untuk ekstraksi citra. Tujuan dari penelitian ini adalah
pengembangan dan pengimplementasian MTCNN dan vggface2 ke dalam sistem
pencatatan kehadiran menggunakan deteksi wajah, serta melakukan pencatatan secara
otomatis setalah wajah berhasil dikenali. Proses pengintegerasian sistem pencatatan
dengan database dilakukan pada penelitian ini. Dari hasil pengujiannya dapat
disimpulkan sistem pencatatan yang telah dibuat mampu melakukan proses pencatatan
kepada user secara realtime dengan tingkat akurasi sebesar 96,6% melalui pengujian
secara fungsional, akan tetapi akurasi pada sistem absensi melalui metode pengenalan
wajah ini akan semakin buruk jika pencahayaan tidak tepat.

Full Text:

PDF