Text
Rancang Bangun Sistem Absensi Berdasarkan Biometrik Wajah Menggunakan Raspberry Pi Dan Bahasa Pemrograman Python
INTISARI
Saat ini jumlah kecurangan dan kejahatan yang disebabkan pemalsuan identitas semakin meningkat. Salah satu kecurangan yang dilakukan adalah pemalsuan absensi yang terjadi di sekolah maupun di kampus yang disebabkan sistem absensi yang masih manual, sehingga masih banyak memiliki kekurangan. Pada penelitian ini, dilakukan perancangan sistem absensi berdasarkan biometrik wajah menggunakan raspberry pi dan bahasa pemrograman python. Sistem ini menggunakan library dlib untuk mendeteksi wajah dan melakukan ekstraksi fitur wajah sehingga didapatkan mata kanan, mata kiri, hidung dan mulut. Setelah itu sistem akan menentukan centroid masing – masing fitur wajah yang selanjutnya digunakan untuk mengitung jarak antar fitur wajah berdasarkan dua koordinat centroid. Hasil jarak antar fitur wajah tersebut kemudian dibandingkan dengan jarak antara mata kanan – mata kiri untuk mendapatkan rasio jarak antar fitur wajah. Proses identifikasi dilakukan dengan memanfaatkan jarak euclidean, yaitu membandingkan rasio jarak antar fitur wajah citra masukan dengan database yang telah disimpan. Penentuan kemiripan dilakukan dengan mencari jarak euclidean yang paling minimum. Berdasarkan hasil penelitian didapatkan bahwa sistem dapat melakukan identifikasi dengan akurasi tertinggi 100% pada jarak citra 80 cm, sedangkan akurasi terendah 77,5% dengan jarak citra 55 cm. Sehingga jarak terbaik untuk melakukan pengambilan citra adalah pada jarak 80 cm.
Kata Kunci : absensi, biometrik wajah, Raspberry pi, python, jarak antar fitur wajah, jarak euclidean
ABSTRACT
Nowadays the number of fraud and crime caused by falsification of identity is increasing. One of the cheats committed was the forgery of attendance that occurred at school and on campus caused by the attendance system that is still manual, so there are still many shortcomings. In this study, an attendance system design based on facial biometrics was used using raspberry pi and the python programming language. This system uses the library dlib to detect faces and extract facial features to obtain the right eye, left eye, nose and mouth. After that, system will determine the centroid of each facial feature which is then used to calculate the distance between facial features based on two centroid coordinates. The results of the distance between facial features are then compared with the distance between the right eye - left eye to get the ratio of the distance between facial features. The identification process use euclidean distance, which is comparing the ratio of the distance between the facial features of the input image with the database that has been stored. The determination of similarity is done by finding the minimum euclidean distance. Based on the results of the study it was found that the system can identify with the highest accuracy of 100% at 80 cm image distance, while the lowest accuracy is 77,5% at 55 cm image distance. So the best distance to take an image is at a distance of 80 cm.
Keywords : attendance, facial biometric, Raspberry pi, python, distance between facial feature, euclidean distance
1459D20III | 1459 D 20iii | Perpustakaan FSM Undip (Referensi) | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain