Absensi Berbasis Pengenalan Wajah Dengan Pendekatan Dua Dimensi Principal Component Analysis (2DPCA)

Abstract

Teknik identifikasi konvensional dalam proses absensi kehadiran karyawan seperti kartu identitas untuk mengenali identitas seseorang dinilai tidak cukup handal. Hal ini karena terdapat kemungkinan kartu identitas tersebut hilang atau digunakan oleh pengguna yang tidak berwenang, sehingga teknik identifikasi biometrika menjadi solusi. Absensi berbasis pengenalan wajah pada dasarnya merupakan variasi lain dari sistem absensi sidik jari yang sudah ada di Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo yang didasarkan pada karakteristik alami manusia, yaitu wajah sebagai karakter pembeda. Salah satu proses penting pada pengenalan wajah adalah ektraksi ciri dengan metode Dua Dimensi Principal Component Analysis (2DPCA), dimana 2DPCA akan membedakan secara pasti pola-pola masing-masing wajah. Sehingga dapat diklasifikasikan dengan metode Jaringan Syaraf Tiruan Self-Organizing Maps (SOM) secara maksimal. Dengan menggunakan ektraksi fiture dari Duan Dimensi Principal Component Analysis (2DPCA) dan JST Self-Organizing Maps (SOM) sebagai pengklasifikasi dapat diperoleh hasil yang optimal pada sistem absensi berbasis pengenalan wajah dengan prosentase keberhasilan mencapai 94.80 % pada kondisi uji coba I.