Naufan Harish Kemara Jati, Zainatul Hamdi, Bagas Ditya Anggaragita

ABSTRAK

Pengenalan wajah merupakan metode untuk mengidentifikasi dan mengenali sebuah objek wajah. Banyak penelitian yang telah dilakukan untuk membangun sistem pengenalan wajah tersebut, namun rata-rata penelitian hanya untuk mendapatkan tingkat akurasi yang tinggi. Tujuan penelitian ini adalah untuk menunjukkan bagaimana sebuah sistem pengenalan wajah dapat diterapkan ke dalam sebuah sistem absesnsi otomatis sehingga dapat menghasilkan sistem absensi yang akurat, praktis dan efisien. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Mathematical Transform dan Neural Network yang diimplementasikan pada proses ekstraksi fitur dengan algoritma Principal Component Analysis (PCA) yang nantinya akan menjadi input pada proses klasifikasi dengan metode Neural Network dengan algoritma Backpropagation. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini baru mendapatkan tingkat keakurasian 90% dengan data real-time, dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa tingkat keakurasian pengenalan wajah bergantung kepada kondisi pengambilan citra input, keadaan pencahayaan, orientasi objek, dan proses klasifikasi. Agar penelitian ini maksimal diperlukan algoritma yang dapat beradaptasi dengan lingkungan dimana sistem ditempatkan, serta dapat beradaptasi dengan kondisi input yang berbeda dengan input pada proses latih. ( NH, ZH, BA).

Kata kunci : Pengenalan Wajah, Sistem Absensi Otomatis, Principal Component Analysis (PCA), Neural Network, Backpropagation.

Poster :

poster Final