APLIKASI ABSENSI BERDASARKAN PENGENALAN WAJAH MENGGUKAN METODA LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS
2015: Seminar Informatika Aplikatif Polinema (SIAP)
Abstract
Absensi merupakan hal penting bagi suatu instansi pendidikan, karena dari absensi dapat dilihat keaktifan
mahasiswa dalam proses pembelajaran. Oleh karena itu, dalam pelaksanaannya proses absensi sangat diperlukan
ketelitian agar tidak menghambat kinerja intansi.Aplikasi absensi mahasiswa di Politeknik Negeri Malang masih
dilakukan secara manual yaitu dengan pencatatan manual dalam buku absensi harian. Dari situlah dibuat Aplikasi
Absensi Mahasiswa Dengan Pengenalan Wajah dibuat untuk meminimalisir kecurangan dan dapat membantu
kinerja administrasi dari instansi.
Aplikasi Absensi Mahasiswa di Politeknik Negeri Malang ini merupakan aplikasi berbasis desktop dengan
menggunakan metode Linear Discriminant Analysis, bahasa pemrograman C#.NET, dan metode pengembangan
Prototyping.Proses pengenalan sebuah citra uji adalah dengan membandingkan fitur dari citra uji terhadap masingmasing fitur citra training. Penelitian yang telah dilakukan ini menggunakan 50 buah citra wajah dari 10 mahasiswa
dengan masing masing mahasiswa memiliki 5 data training yang diambil dari kamera dengan ukuran gambar 50 x
50. Program yang digunakan adalah Visual Studio 2010. Hasil menunjukkan bahwa metode LDA untuk
pengenalan wajah dapat mengenali 8 wajah dikenali dari total 10 wajah uji coba.
mahasiswa dalam proses pembelajaran. Oleh karena itu, dalam pelaksanaannya proses absensi sangat diperlukan
ketelitian agar tidak menghambat kinerja intansi.Aplikasi absensi mahasiswa di Politeknik Negeri Malang masih
dilakukan secara manual yaitu dengan pencatatan manual dalam buku absensi harian. Dari situlah dibuat Aplikasi
Absensi Mahasiswa Dengan Pengenalan Wajah dibuat untuk meminimalisir kecurangan dan dapat membantu
kinerja administrasi dari instansi.
Aplikasi Absensi Mahasiswa di Politeknik Negeri Malang ini merupakan aplikasi berbasis desktop dengan
menggunakan metode Linear Discriminant Analysis, bahasa pemrograman C#.NET, dan metode pengembangan
Prototyping.Proses pengenalan sebuah citra uji adalah dengan membandingkan fitur dari citra uji terhadap masingmasing fitur citra training. Penelitian yang telah dilakukan ini menggunakan 50 buah citra wajah dari 10 mahasiswa
dengan masing masing mahasiswa memiliki 5 data training yang diambil dari kamera dengan ukuran gambar 50 x
50. Program yang digunakan adalah Visual Studio 2010. Hasil menunjukkan bahwa metode LDA untuk
pengenalan wajah dapat mengenali 8 wajah dikenali dari total 10 wajah uji coba.
Copyright ©2020 Jurusan Teknologi Informasi - Politeknik Negeri Malang.
References
Azizah, Ratna Nur. 2012. Pengenalan Wajah dengan
Metode Subspace LDA (Linear Discriminant
Analysis). ). Surabaya: Institut Teknologi
Sepuluh Nopember.
Damayanti, Fitri. 2010. Pengenalan Citra Wajah
Menggunakan Metode Two-Dimensional Linear
Discriminant Analysis Dan Support Vector
Machine. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh
Nopember.
Gustiana, Asep Deni. 2011. Pengembangan
Perangkat Lunak untuk Pengenalan Wajah
dengan Filter Gabor Menggunakan Algoritma
Linear Discriminant Analysis (LDA). Surabaya:
Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Santoso, Hadi, dkk. 2013. Haarcascade classifierdan
algoritma adaboost untuk deteksi banyak wajah
dalam ruang kelas. PangkalPinang: STMIK
Atma Luhur.
Sholahudin, Asep, dkk. 2011. Penerapan metode
liniear discriminant analysis pada pengenalan
wajah berbasis kamera. Bandung : FMIPA
UniversitasPadjajaran.
Metode Subspace LDA (Linear Discriminant
Analysis). ). Surabaya: Institut Teknologi
Sepuluh Nopember.
Damayanti, Fitri. 2010. Pengenalan Citra Wajah
Menggunakan Metode Two-Dimensional Linear
Discriminant Analysis Dan Support Vector
Machine. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh
Nopember.
Gustiana, Asep Deni. 2011. Pengembangan
Perangkat Lunak untuk Pengenalan Wajah
dengan Filter Gabor Menggunakan Algoritma
Linear Discriminant Analysis (LDA). Surabaya:
Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Santoso, Hadi, dkk. 2013. Haarcascade classifierdan
algoritma adaboost untuk deteksi banyak wajah
dalam ruang kelas. PangkalPinang: STMIK
Atma Luhur.
Sholahudin, Asep, dkk. 2011. Penerapan metode
liniear discriminant analysis pada pengenalan
wajah berbasis kamera. Bandung : FMIPA
UniversitasPadjajaran.