PENDETEKSIAN WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DALAM MENGHITUNG JUMLAH MAHASISWA

Satria Ramadhan, Muhamad Irsan, Silvia Ayunda Murad

Abstract


Face detection has become a technology in recognizing facial patterns. The presence of students in the learning process is essential to find out the number of student attendance they still have to count or call students one by one, where this can lead to errors in calculating the number of student attendance. This study was conducted to create a face detection system in counting the number of students, then capture and detect all student faces accurately and conduct testing on the system that has been created, where this is done to find out how far the system can work, in its application this study uses the Convolutional algorithm. Neural Network is a Deep Learning method that can be used to recognize and classify an object in a digital image. The accuracy rate of the training process is 99%, and the testing is 98%. Testing the system that has been made using the Raspberry Pi, the first true label for facial recognition with a distance of 1-5 meters has been identified, and the second true label at a distance of 4 meters has not been identified, while to detect the number of students obtained with a distance of 1-6 meters can detect the number with accurate.

Keywords: Convolutional Neural Network, Face Detection

Deteksi wajah sudah menjadi sebuah teknologi dalam mengenali bentuk pola wajah. Kehadiran mahasiswa didalam proses pembelajaran sangat diperlukan untuk mengetahui jumlah kehadiran mahasiswa masih harus menghitung maupun memanggil mahasiswa satu persatu, dimana hal ini dapat terjadi kesalahan dalam menghitung jumlah kehadiran mahasiswa. Pada penelitian ini dilakukan untuk membuat sebuah sistem pendeteksian wajah dalam menghitung jumlah mahasiswa kemudian menangkap dan mendeteksi seluruh wajah mahasiswa secara akurat serta melakukan pengujian terhadap sistem yang telah dibuat, dimana ini dilakukan untuk mengetahui sejauh apa sistem dapat bekerja, dalam penerapannya penelitian ini menggunakan algoritma Convolutional Neural Network sebagai metode Deep Learning yang dapat digunakan untuk mengenali dan mengklasifikasi sebuah objek pada sebuah citra digital. Tingkat akurasi dari proses training sebesar 99%, dan testing 98%. Pengujian sistem yang telah dibuat menggunakan Raspberry Pi didapatlkan true label pertama untuk pengenalan wajah dengan jarak 1-5 meter berhasil diidentifikasi dan true label kedua jarak 4 meter tidak berhasil diidentifikasi, sedangkan untuk mendeteksi jumlah mahasiswa didapatkan dengan jarak 1-6 meter dapat mendeteksi jumlah dengan akurat

Kata kunci: Convolutional Neural Network, Deteksi Wajah


Full Text:

PDF

References


Munawir, L. Fitria, and M. Hermasyah, “Implementasi Face Recognition pada Absensi Kehadiran Mahasiswa Menggunakan Metode Haar Cascade Classifier,” InfoTekJar J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar., vol. 5, no. 1, pp. 40–43, 2020.

H. Sulaiman, Z. Zainuddin, and S. Sahibu, “Sistem Deteksi Wajah Untuk Identifikasi Kehadiran Mahasiswa Dengan Menggunakan Metode Eigenface Pca,” J. Ris. Inform., vol. 1, no. 2, pp. 97–106, 2019, doi: 10.34288/jri.v1i2.36.

M. K. Anam, “Metode Eigenface / Principle Component Analysis ( PCA ) Untuk Identifikasi Wajah Manusia,” JUTIS, vol. 6, no. 2, pp. 82–88, 2018.

Miftakhurrokhmat, R. Rajagede, and R. Rahmadi, “Presensi Kelas Berbasis Pola Wajah, Senyum dan Wi-Fi Terdekat dengan Deep Learning,” J. RESTI, vol. 1, no. 10, pp. 31–38, 2021.

R. Wiryadinata, U. Istiyah, R. Fahrizal, P. Priswanto, and S. Wardoyo, “Sistem Presensi Menggunakan Algoritme Eigenface dengan Deteksi Aksesoris dan Ekspresi Wajah,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf., vol. 6, no. 2, pp. 222–229, 2017, doi: 10.22146/jnteti.v6i2.319.

N. Syafitri and A. Saputra, “Prototype Pendeteksi Jumlah Orang Dalam Ruangan,” It J. Res. Dev., vol. 1, no. 2, pp. 36–48, 2017, doi: 10.25299/itjrd.2017.vol1(2).678.




DOI: http://dx.doi.org/10.20527/klik.v8i3.398

Copyright (c) 2021 KLIK - KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER

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

Indexed by:

  
 

 

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.joomla
counter View My Stats