SISTEM INFORMASI PRESENSI WAJAH DENGAN METODE HIDDEN MARKOV MODEL (HMM)

  • ANDI HUTAMI ENDANG Institut Teknologi dan Bisnis Kalla
    (ID)
  • ANDI JAMIATI PARAMITA Institut Teknologi dan Bisnis Kalla
    (ID)
  • JASMIN HAMID Institut Teknologi dan Bisnis Kalla
    (ID)

Abstract

Sistem presensi dengan peggunaan cara yang masih konvensional salah satunya penggunaan kertas, hal ini termasuk tidak efisien dalam proses belajar mengajar. Penelitian ini dilakukan dengan  tahapan penelitian awal adalah observasi lapangan, selanjutnya melakukan pengumpulan data dan terakhir mengiplementasikan sistem presensi pengenalan wajah berbasis metode Hidden Markov Model (HMM). Dari hasil penelitian yang dilaksanakan maka diperoleh kesimpulan bahwa pencahayaan, posisi wajah dan pose saat akan melakukan presensi menjadi faktor  untuk berhasilnya sistem presensi. Wajah akan dikenali berdasarkan data yang telah ditraining kemudian disimpan pada database apabila cahaya, posisi wajah dan pose dengan keadaan benar. Faktor berikutnya adalah jarak wajah dengan device juga menentukan berhasilnya presensi dilakukan. Hasil dari penelitian presensi wajah diperoleh 70,7% akurasi dalam mengenali wajah saat melakukan presensi secara real time.

 

Kata kunci- Presensi, HMM, Realtime

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

ANDI HUTAMI ENDANG, Institut Teknologi dan Bisnis Kalla

Sistem Informasi, Institut Teknologi dan Bisnis Kalla

ANDI JAMIATI PARAMITA, Institut Teknologi dan Bisnis Kalla

Sistem Informasi, Institut Teknologi dan Bisnis Kalla

JASMIN HAMID, Institut Teknologi dan Bisnis Kalla

Sistem Informasi, Institut Teknologi dan Bisnis Kalla

References

Ananda Pramono, Patricia Ardanari, Martinus Salim, "Pembangunan Aplikasi Presensi Magang Berbasis Mobile Menggunakan Face Recognation", Jurnal Informatika Atma Jaya Jogja., vol.1 no.1 hal. 11-17, 2020

Aria Hendrawan, Basworo Ardi Pramono, Whisnumurti Adhiwibowo, "Penggunaan Model Hidden Markov dan Metode Neurel Network Sebagai Penerapan Teknologi Pengenalan Wajah", ScientiCO Jurnal, Vol.2 no. 1. 2019.

Iwan Krisnadi, Ide Rahmat, " Sistem Pengenalan Wajah (Facial Recognation System) sebagai solusi E-Absen karyawan pada masa COVID-19", Prosiding Konferensi Nasional Ilmu Komputer-IKONIK 4 EDISI Covid-19.

Meidiana Adinda Prasanty, Fitri Urbaningrum, "Sistem Presensi Mahasiswa Berdasarkan Pengennalan Wajah Menggunakan Metode LBP dan K-Naerest Neighbor Berbasis Mini PC", Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer.,vol.4 no.4, hal.1168-1171. 2020

Munawir, Liza Fitria, Muhammad Hermansyah, " Implementasi Face Recognation pada Absensi Kehadiran Mahasiswa Menggunakan Metode Haar Case cade Classifier ", Infotekjar., vol. 4, no. 2. 2020

Moh. Wahyu Septyanto, dkk. Aplikasi Presensi Pengenalan Wajah Dengan Menggunakan Algoritma Haar Cascade Classifier. TELEMATIKA, Vol. 16, No. 2.2019


Nur Widya Pratiwi, Fauziah, Septi Andryana, Aris Gunaryati, "Deteksi Wajah Menggunakan Hidden Markov Model (HMM) berbasis Matlab", Jurnal String., vol. 3, no.1. 2018

Rastri Prathivi, Yunita Kurniati, " Sistem Presensi Kelas Menggunakan Pengenalan Wajah Dengan Metode Haar Case cade Classifier", Jurnal Simetris., vol. 11, no 1. 2020.

Rendy Y.S. "Pembuatan Aplikasi Pengenalan Wajah Dengan Metode Discrete Cosine Transform Dengan Contoh Kasus Presensi Sederhana". Jurnal Ilmah Mahasiswa Universitas Surabaya Vol. 3 No.1.2014

Yessica Siagian, Kharil Anwar, Jeperson Hutahean, "Pengenalan Wajah Pada Sistem Absensi Secara Real Time dengan Menggunakan Metode Wavalet", Jurnal Royal, Vol.1, no.1. 2014
Published
2022-03-31
Section
Volume 7, Nomor 1 April, Tahun 2022
Abstract viewed = 31 times